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连接图数据库、向量检索与大模型，统一摄取并查询结构化和非结构化数据。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"KGrag MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 KGrag MCP Server 连接我的图数据库和向量索引，导入产品文档、FAQ 和会议纪要，并提供一个可按问题检索答案与出处的查询流程。
返回数据接入方案、索引方式，以及支持溯源的问答查询流程说明。
我有结构化销售数据和非结构化客户访谈记录，请通过 KGrag MCP Server 设计一个统一查询方案，让我能同时检索指标变化与相关客户反馈。
输出多源数据关联思路、查询示例，以及结构化结果与文本证据的联合返回方式。
请基于 KGrag MCP Server 设计一个图谱增强问答流程：先从实体关系图中找相关节点，再结合向量检索片段，让大模型生成更准确的回答。
得到包含图检索、向量召回和大模型生成步骤的端到端问答流程。
连接 GitHub、Neo4j、PostgreSQL 与 Milvus，统一查询并提取多源数据。