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NebulaGraph

一个为NebulaGraph实现的模型上下文协议(MCP)服务器,提供对NebulaGraph的无缝访问,支持图探索、查询和快捷算法,易于与LLM工具系统集成。

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README

🚀 NebulaGraph 模型上下文协议服务器

本项目是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器的实现,可提供对 NebulaGraph 的访问,助力开发者更便捷地与 NebulaGraph 交互。

PyPI - 版本 PyPI - Python 版本 代码检查和测试

🚀 快速开始

本项目提供了对 NebulaGraph 的便捷访问,通过简单的安装和配置,即可开启图数据的探索之旅。

✨ 主要特性

  • 🔗 无缝访问 NebulaGraph 3.x,确保与最新版本的兼容性。
  • 🌍 为探索图世界做好准备,支持模式查看、查询操作,以及一些快捷算法。
  • 🤖 遵循模型上下文协议,方便与大型语言模型工具系统集成。
  • 📝 简单的命令行界面,支持通过环境变量和 .env 文件进行配置,降低使用门槛。

LlamaIndex 与 NebulaGraph MCP

📦 安装指南

使用以下命令安装 nebulagraph-mcp-server

pip install nebulagraph-mcp-server

💻 使用示例

基础用法

nebulagraph-mcp-server 将从 .env 加载配置,示例如下:

NEBULA_VERSION=v3 # 当前仅支持 v3
NEBULA_HOST=<你的 NebulaGraph 服务器主机>
NEBULA_PORT=<你的 NebulaGraph 服务器端口>
NEBULA_USER=<你的 NebulaGraph 服务器用户>
NEBULA_PASSWORD=<你的 NebulaGraph 服务器密码>

⚠️ 重要提示

需要将 NEBULA_VERSION 的值设置为 v3,直到我们准备好支持 v5。

🔧 开发

使用以下命令进行开发:

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  uv 运行 nebulagraph-mcp-server

📄 致谢

此仓库的布局和工作流程是从 mcp-server-opendal 复制而来的,在此表示感谢。

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端