AWS Neptune MCP Server

¿Qué es el servidor AWS Neptune MCP?

El servidor AWS Neptune MCP es un servidor MCP especializado que actúa como puente entre herramientas impulsadas por IA y la base de datos de gráficos Amazon Neptune. Expone las potentes características de consulta, análisis y gestión de gráficos de Neptune a través del Protocolo de Contexto de Modelo estandarizado. Esto permite a las aplicaciones e agentes interactuar con los datos gráficos de Neptune usando lenguaje natural o interfaces programáticas. El servidor admite los lenguajes de consulta openCypher y Gremlin, lo que lo hace versátil para diversas cargas de trabajo gráficas.

Cómo configurar el servidor AWS Neptune MCP

1. Requisitos previos:

   • Asegúrate de tener Python instalado (según lo especificado por los requisitos del servidor MCP).
   • Instala la herramienta uv de Astral.

2. Credenciales:

   • Configura credenciales de AWS con permiso para acceder al clúster Neptune.
   • Asegúrate de que el punto final de Neptune sea accesible desde tu entorno.

3. Ejemplo de configuración:
   Agrega la siguiente configuración a tu archivo de configuración del cliente MCP (por ejemplo, ~/.aws/amazonq/mcp.json, .cursor/mcp.json, o el archivo requerido por tu herramienta):

   {
     "mcpServers": {
       "awslabs.amazon-neptune-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": ["awslabs.amazon-neptune-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "NEPTUNE_HOST": "tu-punto-final-cluster-neptune",
           "NEPTUNE_PORT": "8182",
           "NEPTUNE_REGION": "us-east-1",
           "AWS_PROFILE": "tu-perfil-aws",
           "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
         },
         "disabled": false
       }
     }
   }
   

   Reemplaza los marcadores de posición con tu punto final real del clúster Neptune, puerto, región de AWS y perfil de AWS según sea necesario.

4. Redes:

   • Si se ejecuta localmente, asegúrate de tener acceso a la red del punto final de Neptune (ajusta la configuración de VPC o túneles SSH si es necesario).

5. Iniciar el servidor:

   • Usa tu cliente MCP o la interfaz de tu herramienta para iniciar y conectarte al servidor según su documentación.

Cómo usar el servidor AWS Neptune MCP

1. Consultas al gráfico:

   • Usa tu asistente de IA o IDE integrado con MCP para enviar consultas de gráficos a Neptune.
   • Los lenguajes de consulta admitidos incluyen openCypher y Gremlin; especifica qué lenguaje usar en tu solicitud si es necesario.

2. Invocación de herramientas:

   • Descubre las operaciones disponibles de Neptune a través del punto final tools/list de tu interface del cliente MCP.
   • Llama a operaciones como ejecutar consultas de Cypher o Gremlin, recuperar conjuntos de resultados, actualizar nodos y aristas, o realizar análisis de gráficos.

3. Ejemplo de uso:

   • En una interfaz de chat, puedes decir:
     `Usando el servidor Amazon Neptune MCP, encuentra todos los usuarios conectados a account_id 12345 a través de una relación

Características clave

• Admite los lenguajes openCypher y Gremlin: Ejecuta consultas gráficas complejas compatibles con la mayoría de las cargas de trabajo de Neptune.
• Integración segura de AWS: Utiliza credenciales y configuraciones de perfil de AWS; aprovecha la seguridad de red de AWS para el acceso al clúster.
• Invocación estructurada de herramientas: Hace que las operaciones de Neptune estén disponibles como herramientas MCP llamables para uso programático o conversacional.
• Análisis gráfico en tiempo real: Permite consultas, actualizaciones y recuperación de datos casi en tiempo real desde almacenes de gráficos dentro de tu flujo de trabajo de desarrollo de IA.
• Despliegue flexible: Ejecuta el servidor localmente, en contenedores o como parte de flujos de trabajo sin servidor a través de la arquitectura MCP unificada.
• Rendimiento escalable: Maneja consultas gráficas de alto volumen y calidad de producción cuando se configura con recursos adecuados de Neptune.

Casos de uso

• Generación de código para consultas gráficas: Genera y prueba consultas openCypher o Gremlin mediante indicaciones asistidas por IA para desarrollo de aplicaciones o análisis.
• Exploración de datos interactiva: Visualiza y analiza redes complejas, como gráficos sociales, redes IoT, gráficos de conocimiento o recomendaciones.
• ETL automatizado y operaciones de datos: Utiliza agentes autónomos para ejecutar actualizaciones por lotes, migraciones de datos o verificaciones de integridad en grandes bases de datos gráficas.
• Perspectiva de datos conversacional: Permite a los usuarios empresariales consultar y entender datos de relaciones en lenguaje natural a través de chatbots o asistentes virtuales.
• DevOps y solución de problemas: Investiga rápidamente relaciones y dependencias en gráficos de infraestructura u operativos en entornos en la nube.

Preguntas Frecuentes

1. ¿Qué lenguajes de consulta gráfica son compatibles con el servidor AWS Neptune MCP?
El servidor es compatible con openCypher y Gremlin, lo que te permite trabajar con el lenguaje de consulta gráfica que tu caso de uso requiera.

2. ¿Puedo usar el servidor AWS Neptune MCP con múltiples clústeres de Neptune?
Sí, puedes configurar y conectarte a diferentes clústeres de Neptune configurando las variables de entorno NEPTUNE_HOST, NEPTUNE_PORT y NEPTUNE_REGION para cada instancia de servidor MCP según sea necesario.

3. ¿Es seguro el acceso a datos a través del servidor Neptune MCP?
Sí, todo el tráfico utiliza tus credenciales de AWS existentes y aplica control de acceso basado en IAM. Para mayor seguridad, restringe el acceso a la red de tu clúster de Neptune utilizando grupos de seguridad y configuraciones de VPC.

4. ¿Cómo puedo optimizar el rendimiento para consultas gráficas grandes?
Para rendimiento con gráficos grandes, asegúrate de que tu clúster de Neptune esté adecuadamente dimensionado para tu carga de trabajo y considera usar réplicas de lectura para operaciones de lectura intensivas.

5. ¿Qué debo hacer si obtengo errores de red al conectarme a Neptune?
Verifica que tu red local o contenedor tenga acceso VPC al punto final de Neptune. Puede que necesites configurar un túnel SSH o VPN si accedes desde fuera de la VPC de AWS.