AWS Neptune MCP Server

Was ist der AWS Neptune MCP Server?

Der AWS Neptune MCP Server ist ein spezialisierter MCP-Server. Er fungiert als Brücke zwischen KI-gestützten Tools und der Amazon Neptune Graphdatenbank. Er stellt die leistungsstarken Funktionen zur Graphabfrage, Analyse und Verwaltung von Neptune über das standardisierte Model Context Protocol bereit. Anwendungen und Agenten können mit den Graphdaten von Neptune in natürlicher Sprache oder programmgesteuerten Schnittstellen interagieren. Der Server unterstützt sowohl openCypher als auch Gremlin-Abfragesprachen, was ihn vielseitig für verschiedene Grapharbeitsbelastungen macht.

So konfigurieren Sie den AWS Neptune MCP Server

1. Voraussetzungen:

   • Stellen Sie sicher, dass Python installiert ist (wie in den Anforderungen des MCP-Servers angegeben).
   • Installieren Sie das uv-Tool von Astral.

2. Anmeldeinformationen:

   • Richten Sie AWS-Anmeldeinformationen mit Berechtigungen für den Zugriff auf den Neptune-Cluster ein.
   • Stellen Sie sicher, dass der Neptune-Endpunkt von Ihrer Umgebung aus zugänglich ist.

3. Beispielkonfiguration:
   Fügen Sie die folgende Konfiguration zu Ihrer MCP-Client-Einstellungsdatei hinzu (z. B. ~/.aws/amazonq/mcp.json, .cursor/mcp.json oder die Datei, die von Ihrem Tool benötigt wird):

   {
     "mcpServers": {
       "awslabs.amazon-neptune-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": ["awslabs.amazon-neptune-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "NEPTUNE_HOST": "Ihr-Neptune-Cluster-Endpunkt",
           "NEPTUNE_PORT": "8182",
           "NEPTUNE_REGION": "us-east-1",
           "AWS_PROFILE": "Ihr-AWS-Profil",
           "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
         },
         "disabled": false
       }
     }
   }
   

   Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihren tatsächlichen Neptune-Cluster-Endpunkt, Port, AWS-Region und AWS-Profil.

4. Netzwerk:

   • Wenn Sie lokal ausführen, stellen Sie sicher, dass Netzwerkzugang zum Neptune-Endpunkt besteht (passen Sie die VPC- oder SSH-Tunnel-Einstellungen nach Bedarf an).

5. Server starten:

   • Verwenden Sie Ihren MCP-Client oder die Benutzerschnittstelle des Tools, um den Server gemäß der Dokumentation zu starten und eine Verbindung herzustellen.

So verwenden Sie den AWS Neptune MCP Server

1. Abfragen des Graphen:

   • Verwenden Sie Ihren KI-Assistenten oder Ihre IDE, die mit MCP integriert ist, um Graphabfragen an Neptune zu senden.
   • Unterstützte Abfragesprachen sind openCypher und Gremlin; geben Sie an, welche Sprache in Ihrem Prompt erforderlich ist.

2. Tools aufrufen:

   • Entdecken Sie verfügbare Neptune-Operationen über den Endpunkt tools/list Ihrer MCP-Client-Schnittstelle.
   • Rufen Sie Operationen auf, wie das Ausführen von Cypher- oder Gremlin-Abfragen, das Abrufen von Ergebnis-Sets, das Aktualisieren von Knoten und Kanten oder die Durchführung von Graphanalysen.

3. Beispielverwendung:

   • In einer Chat-Schnittstelle können Sie sagen:
     Verwenden Sie den Amazon Neptune MCP Server, um alle Benutzer zu finden, die mit der account_id 12345 über eine "FRIEND_OF"-Beziehung verbunden sind.

   • Der KI-Agent wählt automatisch die geeignete Graphabfragesprache und ruft die Schnittstelle des MCP-Servers auf, um die Abfrage auszuführen und Ergebnisse zurückzugeben.

4. Workflow-Automatisierung:

   • Integrieren Sie Graphsuchen, Untergraph-Extraktionen oder analytische Aufgaben in umfassendere automatisierte Workflows, die von Ihren KI-Tools oder Codierassistenten unterstützt werden.

5. Genehmigung & Überwachung:

   • Genehmigen Sie die Aufrufe von Tools, wenn Ihr MCP-Client eine manuelle Bestätigung für Datenbankaktionen erfordert.

Hauptmerkmale

• Unterstützt openCypher und Gremlin Sprachen: Führen Sie komplexe Property- und Traversal-Graphabfragen aus, die mit den meisten Neptune-Arbeitslasten kompatibel sind.
• Sichere AWS-Integration: Verwendet AWS-Anmeldeinformationen und Profileinstellungen; nutzt die Netzwerksicherheit von AWS für den Clusterzugriff.
• Strukturierte Toolaufrufe: Stellt Neptune-Operationen als aufrufbare MCP-Tools für programmatische oder konversationelle Verwendung zur Verfügung.
• Echtzeit-Graphanalyse: Ermöglicht nahezu Echtzeitabfragen, Updates und Datenabruf aus Graphspeichern innerhalb Ihres KI-Entwicklungs-Workflows.
• Flexible Bereitstellung: Führen Sie den Server lokal, in Containern oder als Teil von serverlosen Workflows über die einheitliche MCP-Architektur aus.
• Skalierbare Leistung: Bewältigt Hochvolumina, produktionsgerechte Graphabfragen, wenn er mit geeigneten Neptune-Ressourcen konfiguriert ist.

Anwendungsfälle

• Codegenerierung für Graphabfragen: Generieren und testen Sie openCypher- oder Gremlin-Abfragen über KI-unterstützte Eingabeaufforderungen für die Anwendungsentwicklung oder -analyse.
• Interaktive Datenexploration: Visualisieren und analysieren Sie komplexe Netzwerke, wie soziale Graphen, IoT-Netzwerke, Wissensgraphen oder Empfehlungen.
• Automatisierte ETL- und Datenoperationen: Verwenden Sie autonome Agenten, um Batch-Updates, Datenmigrationen oder Integritätsprüfungen über große Graphdatenbanken durchzuführen.
• Gesprächliche Dateninsight: Ermöglichen Sie es Geschäftsanwendern, Beziehungsdaten in natürlicher Sprache über Chatbots oder virtuelle Assistenten abzufragen und zu verstehen.
• DevOps & Fehlersuche: Untersuchen Sie schnell Beziehungen und Abhängigkeiten in Infrastruktur- oder Betriebsgraphen innerhalb von Cloud-Umgebungen.

Häufig gestellte Fragen

1. Welche Graphabfragesprachen werden vom AWS Neptune MCP Server unterstützt?
Der Server unterstützt sowohl openCypher als auch Gremlin, sodass Sie mit der Graphabfragesprache arbeiten können, die für Ihren Anwendungsfall erforderlich ist.

2. Kann ich den AWS Neptune MCP Server mit mehreren Neptune-Clustern verwenden?
Ja, Sie können konfigurieren und sich mit verschiedenen Neptune-Clustern verbinden, indem Sie die Umgebungsvariablen NEPTUNE_HOST, NEPTUNE_PORT und NEPTUNE_REGION für jede MCP-Serverinstanz nach Bedarf einstellen.

3. Ist der Datenzugriff über den Neptune MCP Server sicher?
Ja, sämtlicher Datenverkehr verwendet Ihre bestehenden AWS-Anmeldeinformationen und setzt eine IAM-basierte Zugriffskontrolle durch. Um die Sicherheit zu erhöhen, schränken Sie den Netzwerkzugang zu Ihrem Neptune-Cluster mithilfe von Sicherheitsgruppen und VPC-Einstellungen ein.

4. Wie kann ich die Leistung für große Graphabfragen optimieren?
Um die Leistung bei großen Graphen zu verbessern, stellen Sie sicher, dass Ihr Neptune-Cluster entsprechend Ihrer Arbeitslast dimensioniert ist, und erwägen Sie den Einsatz von Read Replicas für intensive Leseoperationen.

5. Was soll ich tun, wenn ich Netzwerkfehler beim Verbinden mit Neptune erhalte?
Überprüfen Sie, ob Ihr lokales Netzwerk oder Ihr Container Zugriff auf den VPC-Endpunkt von Neptune hat. Möglicherweise müssen Sie einen SSH-Tunnel oder ein VPN einrichten, wenn Sie von außerhalb der AWS VPC darauf zugreifen.