This content details the lessons learned from building a Model Context Protocol (MCP) server in Python for a 130K-node Neo4j knowledge graph, highlighting crucial insights often missed in tutorials. A key takeaway is to design tools based on questions agents ask, rather than mirroring database schemas, exemplified by a 'search_entities' tool.
O conteúdo aborda a 'Join Bomb', um problema de desempenho em motores de recomendação construídos com Neo4j, causado por travessias bidirecionais não otimizadas em grafos densos. É proposta uma solução comparando uma query Cypher 'ingênua' com uma query otimizada baseada em APOC para eliminar esse gargalo.
Daimon, a Go sidecar, simplifies LLM application development by automating infrastructure like JSON schemas and integration with vector stores and graph databases. It automatically generates LLM tools from configuration, demonstrated by building a medical chart coding pipeline.