德国家族企业知识图谱 MCP 服务器
🏢 KnowledgeGraph-MCP - 专门为德国家族企业知识图谱构建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器
📋 项目简介
本项目提供一个专业的 MCP 服务器，让 AI 助手（如 Claude、Cursor、Cline 等）能够直接访问和查询德国家族企业知识图谱数据库。通过 Neo4j 图数据库存储结构化知识，支持复杂的关系查询和语义搜索。
🎯 项目特色
- 垂直领域专业化: 专注于德国家族企业领域知识
- 智能查询支持: AI 可自然构造 Cypher 查询语句
- 结构化知识图谱: 层次化组织的企业管理、创新、传承知识
- 即插即用: 快速集成到现有 AI 工作流程
- 安全可靠: 只读访问，防止数据意外修改
✨ 功能特性
🔍 核心工具
-
explain_database_structure- 数据库结构解释器- 完整的知识图谱结构概览
- 节点类型、关系类型详细说明
- 实际数据样例展示
- 领域术语和概念介绍
-
run_cypher_query- Cypher 查询执行器- 安全的只读查询执行
- 丰富的查询结果格式化
- 智能错误提示和建议
- 支持参数化查询
📊 知识图谱内容
- 企业管理 (Unternehmensführung)
- 创新发展 (Innovation)
- 企业传承 (Nachfolge)
- 治理结构 (Governance)
- 中小企业 (Mittelstand)
- 数字化转型 (Digitalisierung)
🚀 快速开始
前置要求
- Python 3.8+
- Neo4j 5.0+
- 支持 MCP 的 AI 客户端 (Claude Desktop, Cursor, Cline 等)
安装步骤
-
克隆项目
git clone https://github.com/guangxiangdebizi/KnowledgeGraph-MCP.git cd KnowledgeGraph-MCP -
创建虚拟环境
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac # 或 .venv\Scripts\activate # Windows -
安装依赖
pip install -r mcp_requirements.txt -
配置 Neo4j 数据库
# 确保 Neo4j 服务运行在 localhost:7687 # 修改 neo4j_mcp_server.py 中的连接配置 NEO4J_URI = "bolt://localhost:7687" NEO4J_USERNAME = "neo4j" NEO4J_PASSWORD = "your_password" -
导入知识图谱数据
python import_to_neo4j.py -
启动 MCP 服务器
python neo4j_mcp_server.py
MCP 客户端配置
Cursor
在 Cursor 的 MCP 配置中添加：
{
"mcpServers": {
"neo4j-knowledge-graph": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
"name": "Neo4j知识图谱",
"description": "德国家族企业知识图谱查询服务"
}
}
}
Claude Desktop
在 ~/.config/claude/mcp_servers.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"neo4j-knowledge-graph": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
"transport": "sse",
"name": "Neo4j知识图谱"
}
}
}
📁 项目结构
KnowledgeGraph-MCP/
├── neo4j_mcp_server.py # MCP 服务器主程序
├── import_to_neo4j.py # 数据导入脚本
├── setup_graphrag.py # GraphRAG 设置脚本
├── mcp_requirements.txt # MCP 依赖包
├── requirements.txt # 完整依赖包
├── knowledge_graph_nodes.csv # 节点数据
├── knowledge_graph_relationships.csv # 关系数据
├── 德国的家族企业/ # 原始文档
├── 德国的家族企业的PPT/ # 演示文档
├── README_MCP服务器使用说明.md # MCP 使用说明
├── README_Neo4j导入说明.md # 数据导入说明
├── cursor_config.json # Cursor MCP 配置
├── cline_config.json # Cline MCP 配置
└── 通用_mcp_config.json # 通用 MCP 配置
💡 使用示例
1. 获取数据库结构
# AI 首先调用此工具了解知识图谱结构
explain_database_structure()
2. 查询特定主题
# AI 根据结构信息构造查询
run_cypher_query("""
MATCH (n:Node)
WHERE n.name CONTAINS '创新' AND n.type = 'section'
RETURN n.name, n.description
LIMIT 5
""")
3. 探索关系网络
# 查找层次关系
run_cypher_query("""
MATCH (parent)-[:INCLUDES]->(child)
WHERE parent.name CONTAINS '家族企业'
RETURN parent.name, child.name, child.type
""")
🛠️ 技术栈
- 后端框架: FastMCP 2.0
- 图数据库: Neo4j 5.0+
- Python 驱动: neo4j-driver
- 协议标准: Model Context Protocol
- 传输方式: Server-Sent Events (SSE)
📖 相关文档
🤝 贡献指南
我们欢迎各种形式的贡献！
- Fork 本项目
- 创建你的特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交你的更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 打开一个 Pull Request
贡献方向
- 🔍 扩展知识图谱数据内容
- 🛠️ 增强查询功能和性能
- 📚 完善文档和示例
- 🐛 修复 Bug 和改进代码质量
- 🌐 多语言支持
⚠️ 注意事项
- 确保 Neo4j 数据库正常运行
- MCP 服务器默认运行在
http://127.0.0.1:8000 - 所有查询都是只读的，不支持数据修改操作
- 建议在生产环境中配置适当的安全措施
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详细信息。
🙏 致谢
- Neo4j - 提供强大的图数据库支持
- FastMCP - 优秀的 MCP 框架
- Model Context Protocol - 标准化的 AI 上下文协议
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