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基于 MCP 协议的后端服务，提供资源管理、工具执行、Prompt 渲染等能力，搭建知识图谱存储（Neo4j）、向量检索（Qdrant）、文档存储（S3）以及与大语言模型的集成提取，面向与 LLM 客户端的上下文服务场景。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供资源、工具和提示模板的托管与管理，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行安全、可扩展的上下文服务交互；底层与 Neo4j 数据库协同，支持多工具执行、上下文组装和生成提示的完整后端服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源、工具、提示的注册、执行和渲染能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，实现会话管理、能力声明，以及对多传输协议的支持，以向 AI 代理提供标准化的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向 MCP 客户端提供 Neo4j 资源访问、工具执行和提示模板渲染等能力，采用 JSON-RPC 进行通信，支持 STDIO 和 HTTP 传输模式，为大语言模型（LLM）应用提供标准化的上下文和功能服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，采用知识图谱作为资源中心，提供工具调用、资源管理与结构化输出，支持 Neo4j 主存储与本地文件回退，并通过 JSON-RPC 的标准 MCP 规范与客户端进行交互，涵盖日志通知、错误码体系以及多传输通道的运行能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供长期记忆知识库、关系图谱与记忆章节的读写与管理能力，并通过 MCP 与 AI 客户端进行 JSON-RPC 风格的交互与协作。

基于Neo4j的知识图谱文档检索系统，通过MCP协议为LLM提供智能搜索功能

连接Neo4j图数据库，为AI代理提供持久化记忆、知识图谱构建与检索功能，支持LLM通过工具调用进行智能上下文管理。

一个MCP服务器，用于将1C配置的元数据和代码加载到图数据库中，并提供查询和代码搜索的工具供LLM使用。

连接AI助手与Neo4j图数据库，通过MCP协议提供数据访问和Cypher查询能力。

一个基于 Neo4j 数据库的 MCP 服务器，为大型语言模型提供知识图谱存储与检索能力。

通过MCP协议提供GitHub协作数据收集、图构建和分析能力，赋能大模型理解开发者社交网络。

CodeGraph MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的应用后端，为LLM客户端提供代码库分析工具，支持代码结构知识图谱构建和查询。

基于Model Context Protocol，为LLM应用提供Neo4j图数据库的上下文访问、查询执行和分析能力。

mcp-neo4j-shan仓库是一个基于Neo4j图数据库实现的MCP服务器，它利用知识图谱存储和认知神经科学启发的特性，为LLM提供丰富的上下文信息和工具支持。

Neo4j MCP服务器，提供基于Neo4j图数据库的知识图谱存储和管理功能，为LLM应用提供结构化知识上下文。

该项目提供基于MCP协议的知识图谱内存服务器，支持使用Neo4j或JSON文件存储知识图谱，并对外提供操作知识图谱的工具接口。

此MCP服务器为LLM客户端提供连接Neo4j图数据库的能力，支持使用自然语言执行Cypher查询、创建节点和关系等操作。