LangChain + Neo4j 集成
概述
LangChain 是一个用于构建由大型语言模型驱动的应用程序的 Python 工具包。它提供可组合的链和代理、庞大的集成生态系统、记忆和检索系统，以及生产必备的回调、追踪和评估工具等功能。
安装
pip install langchain langchain-neo4j langchain-mcp-adapters核心功能
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可组合的链和 ReAct 风格的代理
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通过
langchain-neo4j包实现原生 Neo4j 集成 -
通过
langchain-mcp-adapters支持 MCP 服务器 -
使用
@tool装饰器创建自定义工具 -
几乎支持所有主要的 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Google、Cohere、Mistral、AWS Bedrock、Azure 等）
扩展点
1. MCP 集成
LangChain 通过 langchain-mcp-adapters 包支持 MCP 服务器。使用 MultiServerMCPClient 连接到 MCP 服务器并检索工具。
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Neo4j MCP 服务器： 利用
mcp-neo4j-cypher进行模式读取和 Cypher 查询执行
2. 直接 Neo4j 集成
langchain-neo4j 包提供原生集成，以获得更高的控制力
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Neo4jGraph： 直接连接 Neo4j，在自定义工具中执行 Cypher 查询
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Neo4jVector： 向量存储集成，用于对图数据进行语义搜索，支持混合搜索和自定义检索查询
3. 自定义工具/函数
使用 @tool 装饰器定义自定义 Neo4j 工具
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通过文档字符串指定工具名称和描述
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实现使用
Neo4jGraph或Neo4jVector执行 Cypher 查询的函数 -
将结果以结构化 JSON 返回
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在单一代理中将 MCP 工具与自定义工具结合
4. Neo4j 检查点保存器
langchain-neo4j 包提供检查点保存器，用于将代理状态持久化到 Neo4j
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Neo4jSaver： 同步检查点，用于存储对话历史和代理状态
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AsyncNeo4jSaver： 异步变体，用于非阻塞的检查点操作
from langgraph.checkpoint.neo4j import AsyncNeo4jSaver
async with await AsyncNeo4jSaver.from_conn_string(
uri=NEO4J_URI,
user=NEO4J_USERNAME,
password=NEO4J_PASSWORD,
database=NEO4J_DATABASE
) as checkpointer:
await checkpointer.setup()
agent = create_agent(
model,
tools,
system_prompt=prompt,
checkpointer=checkpointer,
)MCP 身份验证
支持的机制
✅ 环境变量（STDIO 传输） - 对于本地 MCP 服务器（如 mcp-neo4j-cypher），凭证通过生成时的 env 参数传递。
✅ HTTP Header（HTTP/SSE 传输） - 对于远程 MCP 服务器，通过 headers 参数传递 API 密钥或 Bearer 令牌（例如 Authorization: Bearer ${API_TOKEN}）。
❌ OAuth 2.0（客户端内部） - 当前 Python SDK 不支持在客户端内部进行 OAuth2 MCP 认证。
配置示例（STDIO 传输）
cypher_mcp_config = {
"neo4j-database": {
"transport": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["mcp-neo4j-cypher"],
"env": {
"NEO4J_URI": os.environ.get("NEO4J_URI"),
"NEO4J_USERNAME": os.environ.get("NEO4J_USERNAME"),
"NEO4J_PASSWORD": os.environ.get("NEO4J_PASSWORD"),
"NEO4J_DATABASE": os.environ.get("NEO4J_DATABASE", "neo4j")
}
}
}