# Graphiti MCP

Graphiti MCP 是 Graphiti 的官方模型上下文协议服务器，使 AI 助手和编码代理能够构建、查询和维护具备时间感知的知识图谱，实现持久记忆、长期上下文和智能关系追踪。

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

Language: zh

Category: MCP Servers

Updated: 2026-04-11

## 概述

**Graphiti MCP** 是面向 [Graphiti](https://github.com/getzep/graphiti)（Zep 开发的用于构建面向 AI 智能体的实时、时序感知知识图谱的开源 Python 框架）的官方 **模型上下文协议（MCP）服务器** 实现。

它充当 AI 编程助手和智能体与动态知识图谱后端之间的桥梁，使它们能够将对话和信息存储为带时间戳的结构化事件、实体和关系。这提供了持久化记忆、减少幻觉、支持更优的长期推理能力，并通过组管理实现多租户隔离。

该 MCP 服务器将 Graphiti 的核心能力以可发现工具的形式对外暴露，使 Claude Desktop、Cursor、Gemini CLI 及其他 MCP 客户端等工具能够访问先进的智能体记忆功能。

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

## 核心特性

- **事件管理**：支持添加、检索、更新和删除带有时间元数据的对话事件。
- **实体与关系提取**：自动从文本中提取实体和关系并存储到图谱中。
- **语义与混合搜索**：支持跨节点、边和时序上下文的强大搜索功能。
- **组管理**：通过 `group_id` 提供多租户支持，实现用户、项目或会话间的数据隔离。
- **图谱维护**：提供剪枝、清理和优化知识图谱的工具。
-

  **时序感知**：追踪信息的添加或更新时间，以支持时间敏感的推理。
- **后端灵活性**：支持与 FalkorDB（多数环境中的默认配置）、Neo4j 及其他图数据库配合使用。
- **原生 MCP 支持**：完全兼容模型上下文协议，实现无缝的工具调用。

## 工作原理

1. 运行 Graphiti MCP 服务器（通过 Docker Compose、Python 或社区版本启动）。
2. 将服务器添加到 MCP 客户端（如 Claude Desktop）的配置中以建立连接。
3. AI 智能体调用 `add_episode`、`search_nodes`、`get_entities` 或 `delete_group` 等工具。
4. Graphiti 处理请求：从文本中提取结构化知识，按时间戳存储，并返回相关的上下文或图谱数据。

由此创建了一个可共享、可查询的长期记忆库，该库在会话间持续存在，并在每次交互中不断优化。

## 使用场景

- **智能体记忆与长期上下文**：将对话历史、用户偏好和已学事实维护为结构化的知识图谱。
- **个性化AI助手**：无需增加令牌开销即可记住用户详情、项目上下文或过往决策。
- **复杂推理工作流**：智能体查询关系和历史数据以进行深度分析。
- **多会话应用**：为编程智能体、研究助手或客服机器人提供持久化记忆。
- **多租户系统**：通过分组机制为每个用户或项目隔离知识图谱。
- **混合智能体系统**：与其他MCP服务器（搜索、数据库、开发工具）结合，实现完整智能体能力。

## 快速入门

### 官方仓库
- 主Graphiti项目（包含MCP服务器于`/mcp_server`目录）：[https://github.com/getzep/graphiti](https://github.com/getzep/graphiti)

### 快速设置（推荐使用Docker）
```bash
git clone https://github.com/getzep/graphiti.git
cd graphiti/mcp_server
# 参照README使用Docker Compose（包含FalkorDB + Graphiti MCP）
docker compose up
```

添加到您的MCP客户端配置中（以SSE/HTTP传输为例）并配置LLM密钥（OpenAI、Anthropic等）。

详细说明请参阅[MCP服务器README](https://github.com/getzep/graphiti/blob/main/mcp_server/README.md)和[Zep文档](https://help.getzep.com/graphiti/getting-started/mcp-server)。

社区提供适用于Neo4j、Ollama支持或增强型多项目设置的变体版本。

## 核心优势

Graphiti MCP将无状态的AI交互转化为具备状态和丰富记忆的体验。通过将原始文本转化为可查询的时序知识图谱，智能体能够显著提升长期上下文保持、关系理解和推理一致性的能力。

该方案在智能体应用中广泛使用，并在MCP生态系统中获得快速普及——MCP服务器1.0版本的发布标志着这一重要里程碑。

## Tags

- mcp
- 知识图谱
- 记忆
- AI代理
- graphiti
- zep
- 时序图
- neo4j
- falkordb
- 持久上下文

## Sources

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