NeoCoder: Neo4j-Guided AI Coding Workflow

基本能力

产品定位

NeoCoder是一个基于Neo4j知识图谱的AI编码工作流服务，旨在为AI助手提供动态的编码工作流指导和项目记忆功能。

核心功能

1. 动态工作流指导：AI助手可以查询Neo4j数据库中的标准化工作流（ActionTemplates），并根据关键词触发特定的编码任务步骤。
2. 强制测试执行：在完成编码任务前，必须执行模板中定义的测试步骤。
3. 审计跟踪：所有完成的编码任务都会在Neo4j图谱中记录为WorkflowExecution节点，形成完整的审计跟踪。
4. 知识图谱导航：通过AiGuidanceHub节点提供系统导航和最佳实践指南。

适用场景

1. 标准化编码工作流：为团队提供一致的编码和问题修复流程。
2. AI辅助开发：帮助AI助手遵循组织特定的编码标准和流程。
3. 项目知识管理：在Neo4j中维护项目结构、文件和变更历史。
4. 审计和合规：记录所有编码任务的执行过程和结果，便于审计和追溯。

工具列表

1. check_connection：验证Neo4j连接状态
2. get_guidance_hub：AI导航入口点
3. get_action_template：获取特定工作流模板
4. list_action_templates：查看所有可用模板
5. get_best_practices：查看编码标准
6. get_project：查看项目详情包括README
7. list_projects：列出系统中的所有项目
8. log_workflow_execution：记录成功的工作流完成
9. get_workflow_history：查看工作完成审计跟踪
10. add_template_feedback：提供模板反馈
11. run_custom_query：运行直接Cypher查询
12. write_neo4j_cypher：在图谱上执行写操作

常见问题解答

1. 如何添加新模板：在templates目录中创建新的.cypher文件，遵循现有模板格式，然后初始化数据库加载模板。
2. 如何配置Claude Desktop：在claude-app-config.json中添加MCP服务器配置，包括Neo4j连接参数。
3. 测试失败怎么办：如果测试失败，不应记录WorkflowExecution节点，需要重新执行任务直到测试通过。

使用教程

使用依赖

1. Neo4j：本地或远程运行的实例
2. Python 3.10+：用于运行MCP服务器
3. uv：MCP服务器的Python包管理器
4. Claude Desktop：用于与Claude AI集成

安装教程

1. 安装依赖： bash uv venv source venv/bin/activate # Windows使用`venv\Scripts\activate` pip install -r requirements.txt
2. 配置Neo4j连接参数（可通过环境变量覆盖）：
3. URL：bolt://localhost:7687（默认）
4. 用户名：neo4j（默认）
5. 密码：您的Neo4j数据库密码
6. 数据库：neo4j（默认）
7. Claude Desktop集成配置： 在claude-app-config.json中添加MCP服务器配置，包括Neo4j连接参数。

调试方式

1. 验证Neo4j连接：使用check_connection工具
2. 获取系统导航：使用get_guidance_hub工具
3. 列出可用模板：使用list_action_templates工具
4. 查看工作流历史：使用get_workflow_history工具

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。