Graphiti MCP

Vue d'ensemble

Graphiti MCP est l'implémentation officielle du serveur Model Context Protocol (MCP) pour Graphiti, un framework Python open-source par Zep pour construire des graphes de connaissances en temps réel et conscients de la temporalité, conçus pour les agents d'IA.

Il relie les assistants de codage IA et les agents à un backend de graphe de connaissances dynamique, leur permettant de stocker les conversations et les informations sous forme d'épisodes structurés, d'entités et de relations avec des horodatages. Cela fournit une mémoire persistante, réduit les hallucinations, permet un meilleur raisonnement à long terme et prend en charge l'isolation multi-tenant via des groupes.

Le serveur MCP expose les capacités fondamentales de Graphiti sous forme d'outils découvrables, rendant la mémoire agentique avancée accessible à des outils comme Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI et d'autres clients MCP.

Fonctionnalités Clés

• Gestion des Épisodes : Ajouter, récupérer, mettre à jour et supprimer des épisodes de conversation avec des métadonnées temporelles.
• Extraction d'Entités et de Relations : Extraire automatiquement les entités et les relations du texte et les stocker dans le graphe.
• Recherche Sémantique et Hybride : Recherche puissante à travers les nœuds, les arêtes et le contexte temporel.
• Gestion des Groupes : Support multi-tenant avec group_id pour isoler les données entre utilisateurs, projets ou sessions.
• Maintenance du Graphe : Outils pour élaguer, nettoyer et optimiser le graphe de connaissances.
• Conscience Temporelle : Suit quand l'information a été ajoutée ou mise à jour pour un raisonnement sensible au temps.
• Flexibilité du Backend : Fonctionne avec FalkorDB (par défaut dans de nombreuses configurations), Neo4j et d'autres bases de données de graphes.
• Natif MCP : Compatibilité complète avec le Model Context Protocol pour un appel d'outils transparent.

Comment cela fonctionne

1. Exécutez le serveur Graphiti MCP (via Docker Compose, Python ou des forks communautaires).
2. Connectez votre client MCP (par exemple, Claude Desktop) en ajoutant le serveur à sa configuration.
3. L'agent IA appelle des outils comme add_episode, search_nodes, get_entities ou delete_group.
4. Graphiti traite la requête : extrait des connaissances structurées du texte, les stocke avec des horodatages et renvoie le contexte pertinent ou les données du graphe.

Cela crée une mémoire à long terme partagée et consultable qui persiste entre les sessions et s'améliore à chaque interaction.

Cas d'utilisation

• Mémoire agentique et contexte à long terme : Maintenir l'historique des conversations, les préférences des utilisateurs et les faits appris sous forme de graphe structuré.
• Assistants IA personnalisés : Se souvenir des détails de l'utilisateur, du contexte du projet ou des décisions passées sans encombrement de tokens.
• Flux de travail de raisonnement complexes : Les agents interrogent les relations et les données historiques pour une analyse plus approfondie.
• Applications multi-sessions : Mémoire persistante pour les agents de codage, assistants de recherche ou chatbots de support client.
• Systèmes multi-locataires : Isoler les graphes de connaissances par utilisateur ou projet à l'aide de groupes.
• Systèmes d'agents hybrides : Combiner avec d'autres serveurs MCP (recherche, bases de données, DevTools) pour des capacités agentiques complètes.

Pour commencer

Dépôt officiel

• Projet principal Graphiti (inclut le serveur MCP dans /mcp_server) : https://github.com/getzep/graphiti

Installation rapide (Docker recommandé)

git clone https://github.com/getzep/graphiti.git
cd graphiti/mcp_server
# Suivre le README pour Docker Compose (inclut FalkorDB + Graphiti MCP)
docker compose up

Ajoutez à la configuration de votre client MCP (exemple pour le transport SSE/HTTP) et configurez les clés LLM (OpenAI, Anthropic, etc.).

Des instructions détaillées se trouvent dans le README du serveur MCP et la Documentation Zep.

Il existe des variantes communautaires pour le support de Neo4j, Ollama, ou des configurations multi-projets améliorées.

Avantages

Graphiti MCP transforme les interactions IA sans état en expériences avec état, riches en mémoire. En convertissant le texte brut en un graphe de connaissances temporel et interrogeable, les agents bénéficient d'une rétention contextuelle, d'une compréhension des relations et d'une cohérence de raisonnement considérablement améliorées dans le temps.

Il est largement utilisé dans les applications agentiques et a connu une adoption rapide dans l'écosystème MCP, avec la version 1.0 du serveur MCP marquant une étape majeure.