GraphRAG MCP Server

GraphRAG MCP サーバー

Neo4j（グラフデータベース）と Qdrant（ベクトルデータベース）を組み合わせた、ハイブリッドなグラフ・ベクトルデータベースシステムをクエリするための Model Context Protocol サーバーです。強力なセマンティック検索とグラフベースのドキュメント検索を実現します。

概要

GraphRAG MCP は、グラフデータベース（Neo4j）とベクトルデータベース（Qdrant）の両方の長所を活用するハイブリッド検索システムと、LLM をシームレスに統合します。これにより、次のことが可能になります。

• ドキュメントの埋め込み表現を使ったセマンティック検索
• 関係をたどるグラフベースのコンテキスト拡張
• ベクトルの類似性とグラフの関係を組み合わせたハイブリッド検索
• MCP を通じた Claude やその他の LLM との完全な統合

このプロジェクトは Model Context Protocol の仕様に準拠しているため、MCP 対応のあらゆるクライアントと互換性があります。

機能

• 文埋め込みと Qdrant を使用したセマンティック検索
• Neo4j を使用したグラフベースのコンテキスト拡張
• 両方のアプローチを組み合わせたハイブリッド検索
• LLM 統合のためのMCP ツールとリソース
• Neo4j のスキーマと Qdrant のコレクション情報に関する完全なドキュメント

前提条件

• Python 3.12+
• localhost:7687 で Neo4j が稼働していること（デフォルト設定）
• localhost:6333 で Qdrant が稼働していること（デフォルト設定）
• 両方のデータベースにドキュメントデータがインデックスされていること

インストール

クイックスタート

1. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/rileylemm/graphrag_mcp.git
   cd graphrag_mcp
   

2. uv で依存関係をインストールします。

   uv install
   

3. .env ファイルでデータベース接続を設定します。

   # Neo4j Configuration
   NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
   NEO4J_USER=neo4j
   NEO4J_PASSWORD=password
   
   # Qdrant Configuration
   QDRANT_HOST=localhost
   QDRANT_PORT=6333
   QDRANT_COLLECTION=document_chunks
   

4. サーバーを実行します。

   uv run main.py
   

詳細なセットアップガイド

基盤となるハイブリッドデータベースシステムのセットアップについて詳しくは、関連リポジトリ GraphRAG Hybrid Database を参照してください。

Neo4j と Qdrant のセットアップ

1. Neo4j をインストールして起動します。

   # Using Docker
   docker run \
     --name neo4j \
     -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
     -e NEO4J_AUTH=neo4j/password \
     -v $HOME/neo4j/data:/data \
     -v $HOME/neo4j/logs:/logs \
     -v $HOME/neo4j/import:/import \
     -v $HOME/neo4j/plugins:/plugins \
     neo4j:latest
   

2. Qdrant をインストールして起動します。

   # Using Docker
   docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
     -v $HOME/qdrant/storage:/qdrant/storage \
     qdrant/qdrant
   

ドキュメントのインデックス作成

両方のデータベースにドキュメントをインデックスするには、次の手順に従います。

1. ドキュメントを準備します
2. sentence-transformers を使って埋め込み表現を作成します
3. 関係情報とともにドキュメントを Neo4j に保存します
4. ドキュメントのチャンクの埋め込み表現を Qdrant に保存します

インデックス作成用のスクリプトと手順の詳細は、GraphRAG Hybrid Database リポジトリを参照してください。

MCP クライアントとの統合

Claude Desktop / Cursor との統合

1. 実行スクリプトに実行権限を付与します。

   chmod +x run_server.sh
   

2. MCP 設定ファイル（~/.cursor/mcp.json または Claude Desktop の同等のファイル）にサーバーを追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "GraphRAG": {
         "command": "/path/to/graphrag_mcp/run_server.sh",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. MCP クライアント（Cursor、Claude Desktop など）を再起動します。

使用方法

MCP ツール

このサーバーは、LLM で使用する次のツールを提供します。

1. search_documentation - セマンティック検索で情報を検索します

   # Example usage in MCP context
   result = search_documentation(
       query="How does graph context expansion work?",
       limit=5,
       category="technical"
   )
   

2. hybrid_search - セマンティック検索とグラフベースの検索を組み合わせて検索します

   # Example usage in MCP context
   result = hybrid_search(
       query="Vector similarity with graph relationships",
       limit=10,
       category=None,
       expand_context=True
   )
   

MCP リソース

サーバーは次のリソースを提供します。

1. https://graphrag.db/schema/neo4j - Neo4j グラフスキーマに関する情報
2. https://graphrag.db/collection/qdrant - Qdrant ベクトルコレクションに関する情報

トラブルシューティング

• 接続の問題：Neo4j と Qdrant が稼働し、アクセス可能であることを確認してください
• 検索結果が空の場合：ドキュメントコレクションが正しくインデックスされていることを確認してください
• 依存関係が不足している場合：uv install を実行して、すべてのパッケージがインストールされていることを確認してください
• データベース認証：.env ファイルの認証情報を確認してください

貢献

貢献を歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

MITライセンス

Copyright (c) 2025 Riley Lemm

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帰属表示

この MCP サーバーを使用する場合、または独自の目的に合わせて改変する場合は、Riley Lemm に帰属表示を行い、このリポジトリ（https://github.com/rileylemm/graphrag_mcp）へのリンクを記載してください。