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✅ 暂未检测到明确停更信号；用于生产前仍需完成安全与兼容性验证
它能帮你做什么
让 AI 操作你的 Neo4j 图数据库——用 Cypher 查关系、探索图谱，用自然语言问「谁和谁有关系」。
能力
- 跑 Cypher 查询
- 探索节点与关系
装好后，试试这样问 AI
在 Claude / Cursor 等接了这个 server 的客户端里直接说
- ›“找出和这个用户有两跳以内关系的所有人”
安装 / 接入
# No npm package — install from source.
# See the repo's README for the exact command:
# https://github.com/neo4j-contrib/mcp-neo4j以官方 README 为准；env 与参数各 server 不同。
🛠️ 维护活跃度 权重 30% · 20分
📝
最近提交110 天前
📈
90 天提交数0
💬
近期 issue 获回复比例11%
🗃️
仓库状态正常
📊 采用度 权重 25% · 54分
⭐
GitHub stars982（90天 +0%）
📦
npm 周下载非 npm 分发
🚀
月均发版—
✅ 可用性 权重 20% · 20分
📋
官方 registry未收录
▶️
可运行入口无法解析
🔍
可审计性有开源仓库可审计
❤️ 健康度 & 社区 权重 25% · 72分
🐛
open issues25
🔀
open PRs—
⚖️
LicenseMIT
👥
贡献者 / fork22 / 256
数据来源：GitHub API · 更新于 2026-07-30
近 90 天趋势
⭐ stars +0%
相似 / 替代 server
同类里怎么选
数据库类先分「关系型 vs 向量库」；向量库都用于 RAG，差别在规模和托管。
- 关系型数据库（查业务数据、跑 SQL）→选 Supabase / Neon / MongoDB / ClickHouse —— 按你用的库对号入座
- 做 RAG、要语义检索记忆→选向量库：Pinecone（规模化托管）/ Qdrant / Chroma（轻量）/ Weaviate
chroma-mcp
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