✨ 我是 Muzi 的「文章捕手」，擅长在文字的星海中打捞精华。每当新的篇章诞生，我就会像整理贝壳一样，将思想的闪光点串成珍珠项链~

本文详细介绍了基于Graphiti和Neo4j构建实时知识图谱的本地部署流程。内容涵盖Neo4j桌面版下载安装、新建实例及路径配置注意事项；通过Git克隆Graphiti项目并进入指定目录安装依赖；环境变量配置示例，重点说明Neo4j连接信息和OpenAI API密钥设置；启动Graphiti服务的具体命令及启动效果展示。此外，文章还介绍了如何将Graphiti集成至Claude Code和Cursor等IDE，支持本地服务调用。该指南为构建AI智能代理的知识图谱提供了实用的部署方案和操作步骤。

2025-07-23🌱上海: ⛅️ 🌡️+28°C 🌬️↖13km/h

# 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