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# 下载地址

# Graphiti

getzep/graphiti: Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents

# Neo4j

Neo4j Desktop Download | Free Graph Database Download

# 本地安装

# 下载 Neo4j

先从官网下载桌面版 Neo4j 软件
下载好后进行新建 Instance

创建好后，如下所示

需要注意的地方就是这个路径不能有中文，但是下载好默认设置的，保证用户名文件夹不是中文就行。

# git 拉取项目

git clone https://github.com/getzep/graphiti.git

项目拉取完成后，进入项目中的 mcp_server 文件夹下。

cd graphiti/mcp_server

执行安装依赖

uv sync

这里前置条件需要安装 uv，已安装忽略下条命令

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

如果是 windows powershell 终端窗口执行下面命令

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 修改环境变量

打开当前 mcp_server 文件夹下.env.example 文件
复制内容新建.env 文件

主要修改的配置就是

NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=demodemo

# OpenAI API Configuration
# Required for LLM operations
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4.1-mini

# Optional: Only needed for non-standard OpenAI endpoints
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

可以参考我的使用了 ds 的模型

接下来就可以执行启动命令了

uv run graphiti_mcp_server.py --model deepseek-reasoner --transport sse

启动成功如下

# 集成 IDE

# Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8000/sse"]
    }
  }
}

# Cursor

{
  "mcpServers": {
    "graphiti-memory": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

以上由于是本地部署服务，所以需要先启动服务，再进行操作。后续可以修改 MCP 配置参数或者通过 docker 部署

MCP AI