Graphiti MCP Server
Управляет знаниями в графах: извлекает сущности и отношения из текста, хранит в Neo4j с поддержкой нескольких проектов
Описание
Это сервер MCP на базе Graphiti для работы с графами знаний. Извлекает сущности и связи из текста с помощью OpenAI-моделей и сохраняет в Neo4j. Форк добавляет CLI для запуска root-сервера и изолированных проектных серверов в Docker, обеспечивая совместное использование БД. Поддерживает изоляцию проектов, автообнаружение в редакторах, hot reload и crash containment. Идеально для RAG-систем, AI-приложений и управления знаниями в командах.
Возможности
Извлечение сущностей и отношений
Автоматический парсинг текста на сущности и связи с использованием OpenAI-моделей.
Хранение в Neo4j
Сохранение и запросы графов знаний в базе Neo4j с поддержкой совместного использования.
Мультипроектная поддержка
Запуск нескольких изолированных серверов в Docker для разных проектов под одним compose-файлом.
Изоляция проектов
Каждый проект имеет свой group_id, entities и модель, предотвращая коллизии.
Hot reload и мониторинг
Перезагрузка конфигураций без остановки, статус на http://localhost:8000/graphiti/status.
Установка
- Установка: pipx install ‘git+https://github.com/rawr-ai/mcp-graphiti.git’; git clone https://github.com/rawr-ai/mcp-graphiti.git; cd mcp-graphiti; cp .env.example .env (заполните Neo4j credentials и OpenAI key).
- Запуск: graphiti compose; graphiti up -d.
- Создание проекта: cd /path/to/my-kg; graphiti init my-kg; добавьте entity definitions в ai/graph/entities/. Затем graphiti compose && graphiti up -d.