Neo4j MCP Server

Der Neo4j MCP Server verbindet KI-Assistenten wie Claude Code, Codex oder Cursor mit einer Neo4j-Graphdatenbank. Statt Cypher-Abfragen von Hand zu schreiben und Ergebnisse in den Chat zu kopieren, lässt der Assistent sich zunächst das Schema der Datenbank zeigen und formuliert darauf aufbauend eigene Abfragen. Der Server wird von Neo4j selbst als offizielles Projekt gepflegt und läuft laut Dokumentation lokal auf Ihrem Rechner, wo er sich über das Bolt-Protokoll mit der Datenbank verbindet.

Was ist der Neo4j MCP Server?

Neo4j speichert Daten nicht in Tabellen, sondern als Graph aus Knoten und Beziehungen. Das eignet sich besonders für Empfehlungssysteme, Wissensgraphen, Betrugserkennung, Netzwerkanalysen und überall dort, wo die Verbindungen zwischen Datensätzen wichtiger sind als die einzelnen Zeilen. Der MCP-Server macht diese Datenbank für Sprachmodelle bedienbar. Er läuft als eigenständiges Programm, das der MCP-Client per STDIO startet, und reicht Anfragen des Modells an Ihre Neo4j-Instanz weiter, sei es eine lokale Installation, Neo4j Desktop oder eine Aura-Datenbank in der Cloud.

Welche Werkzeuge stehen zur Verfügung?

Nach dem offiziellen README gibt es vier Werkzeuge. Mit get-schema liest der Assistent Knotenlabels, Beziehungstypen und Eigenschaften aus, wobei sich die Größe der Stichprobe über eine Umgebungsvariable steuern lässt. Mit read-cypher führt er lesende Cypher-Abfragen aus, und der Server prüft dabei, dass tatsächlich nur gelesen wird. Mit write-cypher sind schreibende Abfragen möglich, dieses Werkzeug lässt sich abschalten. Mit list-gds-procedures zeigt der Assistent die verfügbaren Prozeduren der Graph Data Science Library an, sofern diese in Ihrer Datenbank installiert ist. Fehlt eine optionale Abhängigkeit, startet der Server laut Dokumentation in einem adaptiven Modus und deaktiviert die betroffenen Funktionen, statt abzubrechen.

Wofür ist er besonders nützlich?

Der größte Nutzen liegt im Einstieg in unbekannte Graphen und in der schnellen Exploration. Wer einen bestehenden Wissensgraphen übernimmt, muss nicht erst alle Labels und Beziehungen auswendig lernen: Der Assistent liest das Schema, schlägt Abfragen vor und erklärt die Ergebnisse. Auch beim Schreiben von Cypher hilft er, etwa beim Umbau einer Abfrage mit mehreren Hops oder beim Finden von Duplikaten. Für Entwicklerinnen und Entwickler, die eine Anwendung auf Neo4j aufbauen, spart das viel Wechsel zwischen Browser, Konsole und Editor. Im Vergleich zu allgemeinen Datenbank-Servern kennt dieser Server die Eigenheiten von Graphen und liefert deshalb sinnvolle Schemainformationen statt Tabellenstrukturen.

Einrichtung

Die offizielle Dokumentation nennt drei Installationswege: das Python-Paket über pip install neo4j-mcp-server, Homebrew über brew install neo4j-mcp sowie den manuellen Download einer fertigen Programmdatei von der GitHub-Releases-Seite. Anschließend tragen Sie den Server in Ihrem MCP-Client als STDIO-Server ein und setzen die Umgebungsvariablen NEO4J_MCP_URI, NEO4J_MCP_USERNAME, NEO4J_MCP_PASSWORD und optional NEO4J_MCP_DATABASE. Mit NEO4J_MCP_READ_ONLY sperren Sie Schreibzugriffe, weitere Variablen steuern Telemetrie, Protokollierung und die Schemastichprobe. Auf der Datenbankseite ist laut Dokumentation das APOC-Plugin erforderlich.

Sicherheit und Berechtigungen

Mit aktiviertem Schreibwerkzeug kann der Assistent Knoten und Beziehungen anlegen, ändern und löschen. Setzen Sie für erste Versuche deshalb den Nur-Lese-Modus und einen Datenbankbenutzer mit eingeschränkten Rechten. Zugangsdaten stehen in der Konfiguration Ihres Clients, behandeln Sie diese Datei wie ein Geheimnis. Beachten Sie außerdem, dass Abfrageergebnisse in den Kontext des Modells und damit zum Modellanbieter gelangen; die Telemetrie des Servers lässt sich laut Dokumentation per Variable abschalten.

Kosten

Der Server ist quelloffen und steht nach dem Repository unter der GPL-3.0. Kosten entstehen nicht für ihn, sondern für die Datenbank. Neo4j bietet nach der offiziellen Preisseite die quelloffene Community Edition, einen kostenlosen Aura-Einstiegstarif sowie kostenpflichtige Aura-Tarife und Enterprise-Editionen an; Details entnehmen Sie der Preisseite von Neo4j.

Für wen lohnt sich der Neo4j MCP Server?

Er lohnt sich für alle, die bereits mit Neo4j arbeiten oder einen Graphen prototypisch aufbauen und ihren KI-Assistenten Abfragen formulieren und ausführen lassen möchten. Wer vor allem relationale Daten verwaltet, braucht stattdessen einen Server für die jeweilige SQL-Datenbank. Für produktive Graphen gilt: erst mit Nur-Lese-Zugang und Testdaten erproben, bevor Schreibrechte vergeben werden.

Eine laufende Neo4j-Instanz (Aura, Desktop oder selbst betrieben) mit installiertem APOC-Plugin sowie ein MCP-Client mit STDIO-Unterstützung, etwa Claude Code, Codex, Cursor oder VS Code.

Mit dem Neo4j MCP Server liest ein KI-Assistent das Schema Ihrer Graphdatenbank und führt Cypher-Abfragen aus. Dieser Ratgeber führt von der Installation bis zur ersten sicheren Abfrage.

Schritt 1: Voraussetzungen prüfen

Sie benötigen eine laufende Neo4j-Instanz (Aura, Desktop oder selbst betrieben) mit installiertem APOC-Plugin und einen MCP-Client mit STDIO-Unterstützung, etwa Claude Code, Codex oder Cursor. Optional ist die Graph Data Science Library für das Werkzeug list-gds-procedures.

Schritt 2: Server installieren

Nach der offiziellen Dokumentation stehen drei Wege offen: brew install neo4j-mcp unter macOS und Linux, pip install neo4j-mcp-server über PyPI oder der Download der Programmdatei von der GitHub-Releases-Seite. Mit neo4j-mcp -v prüfen Sie, ob die Installation funktioniert.

brew install neo4j-mcp
pip install neo4j-mcp-server

Umgebungsvariablen setzen

Tragen Sie den Server als STDIO-Server in Ihrem Client ein und übergeben Sie NEO4J_MCP_URI, NEO4J_MCP_USERNAME und NEO4J_MCP_PASSWORD, optional NEO4J_MCP_DATABASE. Setzen Sie für den Anfang NEO4J_MCP_READ_ONLY auf true, damit keine Schreibzugriffe möglich sind.

Schritt 3: Verbindung testen

Fragen Sie den Assistenten zuerst nach dem Schema, etwa „Welche Labels und Beziehungstypen hat meine Datenbank?“. Danach folgen einfache lesende Anfragen. Prüfen Sie, ob die Ergebnisse zur erwarteten Datenbank gehören.

Schritt 4: Schreibzugriff bewusst freigeben

Das Werkzeug write-cypher kann Knoten und Beziehungen verändern oder löschen. Aktivieren Sie es erst, wenn Sie einen Datenbankbenutzer mit passend begrenzten Rechten verwenden, und bestätigen Sie schreibende Aufrufe in Ihrem Client einzeln.

Arbeitsweise im Alltag

Lassen Sie den Assistenten die geplante Cypher-Abfrage zunächst erklären, bevor er sie ausführt. Bei großen Graphen lohnt es sich, Abfragen mit LIMIT zu begrenzen, damit die Ergebnisse nicht den Kontext des Modells sprengen.

Benutzername und Passwort der Neo4j-Datenbank, übergeben als Umgebungsvariablen in der Konfiguration des MCP-Clients.

Lesender Zugriff auf Schema und Daten der gewählten Datenbank; mit aktiviertem write-cypher zusätzlich Anlegen, Ändern und Löschen von Knoten und Beziehungen, begrenzt durch die Rechte des Datenbankbenutzers.

Der Server läuft lokal und verbindet sich direkt mit Ihrer Datenbank. Abfrageergebnisse und Schemata gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter; die Telemetrie des Servers ist laut Dokumentation abschaltbar.

Schreibende Cypher-Abfragen können Knoten und Beziehungen unwiderruflich löschen oder verändern; Zugangsdaten stehen in der Client-Konfiguration; sensible Graphdaten können über Abfrageergebnisse an den Modellanbieter gelangen.