# Graphiti MCP

Graphiti MCP é o servidor oficial do Model Context Protocol para o Graphiti, permitindo que assistentes de IA e agentes de programação construam, consultem e mantenham grafos de conhecimento temporalmente conscientes para memória persistente, contexto de longo prazo e rastreamento inteligente de relacionamentos.

Canonical URL: https://a2a-mcp.org/entry/graphiti-mcp-pt

Language: pt

Category: MCP Servers

Updated: 2026-04-11

## Visão Geral

**Graphiti MCP** é a implementação oficial do **servidor Model Context Protocol (MCP)** para o [Graphiti](https://github.com/getzep/graphiti), um framework Python de código aberto desenvolvido pela Zep para construir grafos de conhecimento em tempo real, temporalmente conscientes e personalizados para agentes de IA.

Ele conecta assistentes de codificação de IA e agentes com um backend dinâmico de grafo de conhecimento, permitindo que armazenem conversas e informações como episódios estruturados, entidades e relacionamentos com timestamps. Isso fornece memória persistente, reduz alucinações, possibilita melhor raciocínio de longo prazo e suporta isolamento multi-tenant através de grupos.

O servidor MCP expõe as capacidades centrais do Graphiti como ferramentas descobertáveis, tornando a memória agentica avançada acessível para ferramentas como Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI e outros clientes MCP.

![](https://raw.githubusercontent.com/getzep/graphiti/main/images/graphiti-graph-intro.gif)

## Principais Funcionalidades

- **Gestão de Episódios**: Adicionar, recuperar, atualizar e deletar episódios de conversa com metadados temporais.
- **Extração de Entidades e Relacionamentos**: Extrai automaticamente entidades e relacionamentos de texto e os armazena no grafo.
- **Busca Semântica e Híbrida**: Pesquisa poderosa entre nós, arestas e contexto temporal.
- **Gestão de Grupos**: Suporte a multi-tenancy com `group_id` para isolar dados entre usuários, projetos ou sessões.
- **Manutenção do Grafo**: Ferramentas para podar, limpar e otimizar o grafo de conhecimento.
- **Consciência Temporal**: Rastreia quando a informação foi adicionada ou atualizada para raciocínio sensível ao tempo.
- **Flexibilidade de Backend**: Funciona com FalkorDB (padrão em muitas configurações), Neo4j e outros bancos de dados de grafo.
- **MCP Nativo**: Compatibilidade total com o Model Context Protocol para chamada de ferramentas perfeita.

## Como Funciona

1. Execute o servidor Graphiti MCP (via Docker Compose, Python ou forks da comunidade).
2. Conecte seu cliente MCP (ex: Claude Desktop) adicionando o servidor à sua configuração.
3. O agente de IA chama ferramentas como `add_episode`, `search_nodes`, `get_entities`, ou `delete_group`.
4. O Graphiti processa a requisição: extrai conhecimento estruturado do texto, armazena com timestamps e retorna contexto relevante ou dados do grafo.

Isso cria uma memória de longo prazo compartilhada e consultável que persiste entre sessões e melhora com cada interação.

## Casos de Uso

- **Memória Agente e Contexto de Longo Prazo**: Manter histórico de conversas, preferências do usuário e fatos aprendidos como um grafo estruturado.
- **Assistentes de IA Personalizados**: Lembrar detalhes do usuário, contexto do projeto ou decisões passadas sem inflação de tokens.
- **Fluxos de Trabalho de Raciocínio Complexo**: Agentes consultam relacionamentos e dados históricos para análise mais profunda.
- **Aplicações Multi-sessão**: Memória persistente para agentes de programação, assistentes de pesquisa ou bots de suporte ao cliente.
- **Sistemas Multi-inquilino**: Isolar grafos de conhecimento por usuário ou projeto usando grupos.
- **Sistemas Híbridos de Agentes**: Combinar com outros servidores MCP (busca, bancos de dados, DevTools) para capacidades agênicas completas.

## Começando

### Repositório Oficial
- Projeto principal Graphiti (inclui servidor MCP em `/mcp_server`): [https://github.com/getzep/graphiti](https://github.com/getzep/graphiti)

### Configuração Rápida (Docker recomendado)
```bash
git clone https://github.com/getzep/graphiti.git
cd graphiti/mcp_server
# Siga o README para Docker Compose (inclui FalkorDB + Graphiti MCP)
docker compose up
```

Adicione à configuração do seu cliente MCP (exemplo para transporte SSE/HTTP) e configure as chaves LLM (OpenAI, Anthropic, etc.).

Instruções detalhadas estão no [README do Servidor MCP](https://github.com/getzep/graphiti/blob/main/mcp_server/README.md) e na [Documentação do Zep](https://help.getzep.com/graphiti/getting-started/mcp-server).

Existem variantes da comunidade para suporte a Neo4j, Ollama ou configurações multi-projeto aprimoradas.

## Benefícios

O Graphiti MCP transforma interações de IA sem estado em experiências com estado e ricas em memória. Ao converter texto bruto em um grafo de conhecimento temporal e consultável, os agentes ganham retenção de contexto dramaticamente melhor, compreensão de relacionamentos e consistência de raciocínio ao longo do tempo.

É amplamente utilizado em aplicações agênicas e teve rápida adoção no ecossistema MCP, com a versão 1.0 do servidor MCP marcando um grande marco.

## Tags

- mcp
- grafo-de-conhecimento
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- zep
- grafo-temporal
- neo4j
- falkordb
- contexto-persistente

## Sources

- [Project website](https://github.com/getzep/graphiti)