使用说明

Graphiti MCP服务器

Graphiti是一个用于构建和查询时间感知知识图的框架，专为AI代理量身定制在动态环境中运行。与传统的检索增强生成（RAG）方法不同，Graphiti 持续地将用户交互、结构化和非结构化企业数据以及外部信息集成到连贯、可查询的图。该框架支持增量数据更新、高效检索和精确的历史记录无需完全重新计算图的查询，使其适用于开发交互式、上下文感知的人工智能应用。

这是Graphiti的实验性模型上下文协议（MCP）服务器实现。MCP服务器公开 Graphiti通过MCP协议实现的关键功能，允许AI助手与Graphiti的知识进行交互图形功能。

特性

Graphiti MCP服务器公开了Graphiti的以下关键高级功能：

事件管理：添加、检索和删除剧集（文本、消息或JSON数据）
实体管理：搜索和管理知识图中的实体节点和关系
搜索功能：使用语义和混合搜索搜索事实（边）和节点摘要
组管理：使用group_id过滤组织和管理相关数据组
图形维护：清除图形并重建索引

Claude Desktop、Cursor和其他客户端的快速入门

克隆Graphiti GitHub仓库

git clone https://github.com/getzep/graphiti.git

或

gh repo clone getzep/graphiti

记下此目录的完整路径。

cd graphiti && pwd

安装 Graphiti先决条件.
配置Claude、Cursor或其他MCP客户端以使用带a的图形 stdio 运输。请参阅客户文档，了解在哪里可以找到他们的MCP配置文件。

安装

先决条件

请确保您已安装Python 3.10或更高版本。
正在运行的Neo4j数据库（需要5.26或更高版本）
用于LLM操作的OpenAI API密钥

设置

克隆存储库并导航到mcp_server目录
使用 uv 创建虚拟环境并安装依赖项：

# Install uv if you don't have it already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Create a virtual environment and install dependencies in one step
uv sync

配置

服务器使用以下环境变量：

NEO4J_URI：Neo4j数据库的URI（默认值： bolt://localhost:7687)
NEO4J_USER：Neo4j用户名（默认值： neo4j)
NEO4J_PASSWORD：Neo4j密码（默认值： demodemo)
OPENAI_API_KEY：OpenAI API密钥（LLM操作所需）
OPENAI_BASE_URL：OpenAI API的可选基本URL
MODEL_NAME：用于LLM操作的OpenAI模型名称。
SMALL_MODEL_NAME：用于较小LLM操作的OpenAI模型名称。
LLM_TEMPERATURE：LLM响应的温度（0.0-2.0）。
AZURE_OPENAI_ENDPOINT：可选的Azure OpenAI端点URL
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME：可选的Azure OpenAI部署名称
AZURE_OPENAI_API_VERSION：可选Azure OpenAI API版本
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME：可选的Azure OpenAI嵌入部署名称
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_API_VERSION：可选Azure OpenAI API版本
AZURE_OPENAI_USE_MANAGED_IDENTITY：可选使用Azure托管身份进行身份验证

您可以在 .env 项目目录中的文件。

运行服务器

直接使用以下命令运行Graphiti MCP服务器 uv:

uv run graphiti_mcp_server.py

有选项：

uv run graphiti_mcp_server.py --model gpt-4.1-mini --transport sse

可用参数：

--model：覆盖 MODEL_NAME 环境变量。
--small-model：覆盖 SMALL_MODEL_NAME 环境变量。
--temperature：覆盖 LLM_TEMPERATURE 环境变量。
--transport：选择传输方式（sse或stdio，默认：sse）
--group-id：为图形设置命名空间（可选）。如果未提供，则默认为“默认”。
--destroy-graph：如果设置，则在启动时销毁所有Graphiti图形。
--use-custom-entities：使用预定义的entity_TYPES启用实体提取

Docker部署

Graphiti MCP服务器可以使用Docker进行部署。Dockerfile使用 uv 对于包管理，确保一致的依赖安装。

环境配置

在运行Docker Compose安装程序之前，您需要配置环境变量。您有两个选择：

使用.env文件 （推荐）：
- 复制提供的 .env.example 创建文件 .env 文件：
```
cp .env.example .env
```
- 编辑 .env 文件来设置您的OpenAI API密钥和其他配置选项：
```
# Required for LLM operations
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4.1-mini
# Optional: OPENAI_BASE_URL only needed for non-standard OpenAI endpoints
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
```
- Docker Compose安装程序配置为使用此文件（如果存在）（可选）
直接使用环境变量:
- 您还可以在运行Docker Compose命令时设置环境变量：
```
OPENAI_API_KEY=your_key MODEL_NAME=gpt-4.1-mini docker compose up
```

Neo4j配置

Docker Compose设置包括一个Neo4j容器，其默认配置如下：

用户名： neo4j
密码： demodemo
URI： bolt://neo4j:7687 （来自Docker网络）
针对开发用途优化的内存设置

使用Docker Compose运行

使用Docker Compose启动服务：

docker compose up

或者，如果您使用的是较旧版本的Docker Compose：

docker-compose up

这将启动Neo4j数据库和Graphiti MCP服务器。Docker设置：

用途 uv 用于包管理和运行服务器
从安装依赖项 pyproject.toml 文件
使用环境变量连接到Neo4j容器
暴露端口8000上的服务器，用于基于HTTP的SSE传输
在启动MCP服务器之前，包括对Neo4j的健康检查，以确保其完全正常运行

与MCP客户端集成

配置

要将Graphiti MCP服务器与MCP兼容客户端一起使用，请将其配置为连接到服务器：

[！重要] 你需要Python包管理器， uv 安装。请参阅 uv 安装说明.

确保已将完整路径设置为 uv 二进制文件和Graphiti项目文件夹。

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      "transport": "stdio",
      "command": "/Users/<user>/.local/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--isolated",
        "--directory",
        "/Users/<user>>/dev/zep/graphiti/mcp_server",
        "--project",
        ".",
        "graphiti_mcp_server.py",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USER": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "password",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-XXXXXXXX",
        "MODEL_NAME": "gpt-4.1-mini"
      }
    }
  }
}

对于SSE传输（基于HTTP），您可以使用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

可用工具

Graphiti MCP服务器公开了以下工具：

add_episode：在知识图中添加一集（支持文本、JSON和消息格式）
search_nodes：在知识图中搜索相关节点摘要
search_facts：在知识图中搜索相关事实（实体之间的边）
delete_entity_edge：从知识图中删除实体边
delete_episode：从知识图中删除一集
get_entity_edge：通过UUID获取实体边
get_episodes：获取特定组的最新剧集
clear_graph：清除知识图中的所有数据并重建索引
get_status：获取Graphiti MCP服务器和Neo4j连接的状态

使用JSON数据

Graphiti MCP服务器可以通过 add_episode 工具与 source="json".这个允许您从结构化数据中自动提取实体和关系：


add_episode(
name="Customer Profile",
episode_body="{\"company\": {\"name\": \"Acme Technologies\"}, \"products\": [{\"id\": \"P001\", \"name\": \"CloudSync\"}, {\"id\": \"P002\", \"name\": \"DataMiner\"}]}",
source="json",
source_description="CRM data"
)

与Cursor IDE集成

要将Graphiti MCP服务器与Cursor IDE集成，请执行以下步骤：

使用SSE传输运行Graphiti MCP服务器：

python graphiti_mcp_server.py --transport sse --use-custom-entities --group-id <your_group_id>

提示：指定 group_id 到名称空间图数据。如果不指定 group_id，服务器将使用“默认”作为group_id。

或

docker compose up

配置Cursor以连接到Graphiti MCP服务器。

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

将Graphici规则添加到Cursor的用户规则中。看 cursor_rules.md 了解详情。
在Cursor中启动代理会话。

该集成使Cursor中的AI助手能够通过Graphiti的知识图来维护持久内存能力。

与Claude Desktop（Docker MCP服务器）集成

Graphiti MCP服务器容器使用SSE MCP传输。Claude Desktop本身不支持SSE，因此您需要使用类似的网关 mcp-remote.

使用SSE传输运行Graphiti MCP服务器:
```
docker compose up
```
（可选）安装 mcp-remote 全球范围内: 如果你喜欢 mcp-remote 全局安装，或者如果您遇到以下问题 npx 获取包后，您可以全局安装它。否则， npx （在下一步中使用）将为您处理。
```
npm install -g mcp-remote
```

配置Claude桌面: 打开Claude Desktop配置文件（通常 claude_desktop_config.json)并添加或修改 mcpServers 章节如下：

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      // You can choose a different name if you prefer
      "command": "npx", // Or the full path to mcp-remote if npx is not in your PATH
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://localhost:8000/sse" // Ensure this matches your Graphiti server's SSE endpoint
      ]
    }
  }
}

如果你已经有了 mcpServers 条目，添加 graphiti-memory （或您选择的名称）作为其中的新密钥。

重新启动克劳德桌面 以使更改生效。

需求

Python 3.10或更高版本
Neo4j数据库（需要5.26或更高版本）
OpenAI API密钥（用于LLM操作和嵌入）
MCP兼容客户端

许可证

此项目的许可证与父Graphiti项目相同。

使用说明

Graphiti MCP服务器

特性

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安装

先决条件

设置

配置

运行服务器

Docker部署

环境配置

Neo4j配置

使用Docker Compose运行

与MCP客户端集成

配置

可用工具

使用JSON数据

与Cursor IDE集成

与Claude Desktop（Docker MCP服务器）集成

需求

许可证

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