云flare涂鸦MCP服务器

Name: 云flare涂鸦MCP服务器
Author: adam-paterson

作者：adam-paterson8 星标更新：2025-07-16

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Graphiti Cloud via Cloudflare Workers

一个作为Graphiti MCP（模型上下文协议）服务器代理的Cloudflare容器Worker，通过基于Neo4j的知识图谱提供可扩展的无服务器访问到AI代理的记忆能力。

概述

Graphiti Cloud通过利用Cloudflare的新容器服务来托管并代理请求到Graphiti MCP服务器，从而弥合了AI应用程序与持久记忆之间的差距。这使得AI代理能够使用强大的知识图谱后端在交互中维持上下文和记忆。

图数据库可视化

特性

无服务器架构：基于支持容器的Cloudflare Workers构建
AI记忆服务：通过知识图谱为AI代理提供持久记忆
Neo4j集成：用于复杂关系存储的强大图数据库
自动扩展：最多5个容器实例，并具有智能睡眠管理
全球边缘网络：部署在Cloudflare的全球基础设施上
安全：基于环境的敏感凭证配置

架构

---
config:
  theme: neutral
  look: handDrawn
  layout: dagre
---
flowchart TB
 subgraph subGraph0["启用MCP的客户端"]
        Cursor["Cursor IDE"]
        Claude["Claude Desktop"]
        MCPClient["其他MCP客户端"]
  end
 subgraph subGraph1["Cloudflare边缘"]
        Worker["Graphiti Cloud Worker"]
        Container["Graphiti MCP容器"]
        CF["Cloudflare基础设施"]
  end
 subgraph subGraph2["外部服务"]
        Neo4j[("Neo4j知识图谱")]
        OpenAI["OpenAI API"]
  end
    Cursor --> Worker
    Claude --> Worker
    MCPClient --> Worker
    Worker --> Container
    Container --> Neo4j & OpenAI
    Worker -.-> CF
    Container -.-> CF
     Cursor:::Aqua
     Cursor:::Ash
     Claude:::Pine
     Claude:::Peach
     Claude:::Ash
     MCPClient:::Rose
     MCPClient:::Ash
     Worker:::Sky
     Container:::Sky
     CF:::Peach
     Neo4j:::Sky
     OpenAI:::Aqua
    classDef Pine stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#254336, fill:#27654A, color:#FFFFFF
    classDef Ash stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#999999, fill:#EEEEEE, color:#000000
    classDef Rose stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#FF5978, fill:#FFDFE5, color:#8E2236
    classDef Peach stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#FBB35A, fill:#FFEFDB, color:#8F632D
    classDef Sky stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#374D7C, fill:#E2EBFF, color:#374D7C
    classDef Aqua stroke-width:1px, stroke-dasharray:none, stroke:#46EDC8, fill:#DEFFF8, color:#378E7A

快速开始

先决条件

Node.js (v18或更高版本)
pnpm 包管理器
Wrangler CLI
Neo4j数据库实例
OpenAI API密钥

Neo4j设置

你需要一个Neo4j数据库来存储知识图谱。以下是你的选项：

Neo4j AuraDB（推荐） - 完全托管的云服务
- 在Neo4j AuraDB注册
- 创建一个免费实例（最多200k节点和400k关系）
- 获取连接URI、用户名和密码
自托管Neo4j
- 下载Neo4j社区版
- 遵循安装指南
Neo4j桌面版
- 下载Neo4j桌面版
- 为开发创建本地数据库

了解更多关于Neo4j：Neo4j是一个图数据库，它以节点和关系的形式存储数据，使其非常适合知识图谱。查看Neo4j图数据库概念指南。

安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/adam-paterson/graphiti-cloud.git
cd graphiti-cloud

安装依赖项：

pnpm install

开发：在.dev.vars中配置环境变量：

NEO4J_URI=neo4j://your-neo4j-instance:7687
NEO4J_USER=your-username
NEO4J_PASSWORD=your-password
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
BEARER_TOKEN=your-secure-bearer-token

生产：将秘密添加到你的Cloudflare Worker：

# 使用wrangler添加每个秘密
wrangler secret put NEO4J_URI
wrangler secret put NEO4J_USER
wrangler secret put NEO4J_PASSWORD
wrangler secret put OPENAI_API_KEY
wrangler secret put BEARER_TOKEN

了解更多：参阅Cloudflare Workers Secrets文档获取详细的秘密管理说明。

开发

启动开发服务器：

pnpm dev

worker将在http://localhost:8787可用

使用MCP Inspector调试

为了调试MCP协议通信，你可以使用官方的MCP Inspector：

# 全局安装MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# 启动指向你本地worker的inspector
mcp-inspector http://localhost:8787

这将打开一个Web界面，你可以在其中：

发送MCP协议请求
查看请求/响应负载
调试客户端与Graphiti MCP服务器之间的通信

了解更多：查看MCP Inspector文档了解高级调试技巧。

部署

部署到Cloudflare：

wrangler deploy

配置

容器设置

GraphitiMCPContainer类扩展了Cloudflare的容器，具有以下配置：

默认端口：8000
睡眠超时：1小时不活动
互联网访问：启用外部API调用
最大实例数：5个容器
镜像：knowledge-graph-mcp:0.4.0

环境变量

变量	描述	示例
`NEO4J_URI`	Neo4j数据库连接字符串	`neo4j://localhost:7687` 或 `neo4j+s://xxx.databases.neo4j.io`
`NEO4J_USER`	Neo4j用户名	`neo4j`
`NEO4J_PASSWORD`	Neo4j密码	`your-secure-password`
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI API密钥，用于AI功能	`sk-...`
`BEARER_TOKEN`	认证用的Bearer Token	`your-secure-bearer-token`

使用

基本代理请求

所有请求都代理到Graphiti MCP容器：

// 示例客户端请求
const response = await fetch('https://your-worker.your-subdomain.workers.dev/', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    // MCP协议请求
  })
})

与AI应用程序集成

Graphiti Cloud旨在与支持MCP协议的AI应用程序一起工作：

import { MCPClient } from '@modelcontextprotocol/client'

const client = new MCPClient({
  serverUrl: 'https://your-worker.your-subdomain.workers.dev/'
})

// 使用客户端与知识图谱互动
await client.addMemory({
  content: '用户偏好暗模式',
  context: 'user-preferences'
})

开发

项目结构

graphiti-cloud/
├── src/
│   └── index.ts          # 主worker和容器逻辑
├── test/
│   ├── index.spec.ts     # 测试规范
│   └── env.d.ts          # 环境类型定义
├── wrangler.jsonc        # Cloudflare Worker配置
├── package.json          # 项目依赖
└── README.md            # 本文档

脚本

pnpm dev - 启动开发服务器
pnpm lint - 运行ESLint
pnpm types - 生成Wrangler类型

测试

目前，Cloudflare的测试套件不完全支持容器。建议使用已部署的worker进行集成测试。

贡献

分叉仓库
创建特性分支：git checkout -b feature/amazing-feature
提交更改：git commit -m '添加惊人的特性'
推送到分支：git push origin feature/amazing-feature
打开Pull Request

许可证

MIT 许可证 Adam Paterson

支持

<p align="center"> <sub>使用Cloudflare Workers和知识图谱的力量构建</sub> </p>