Unified MCP Tool Graph は、多様な Model Context Protocol (MCP) サーバからツール API を一元化したNeo4j グラフデータベースに集約および構造化する、研究主導のプロジェクトです**。 このグラフは、** 大きい言語モデル (LLM)** と** の agentic AI システム** を有効にするインテリジェントなインフラレイヤーとして機能します。** は、** を動的に取得します。これは、冗長または混乱するオプションによって圧倒されることなく、あらゆるタスクのための最も関連性の高いツールです。

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最近の更新: これは、プレビューモードでSmarterMCPに統合されています。

動的MCPサーバーのスピンアップと最小限のツールコンテキスト

動的 MCP サーバーのオーケストレーション

• このシステムでは、指定したユーザクエリで必要なMCPサーバーのみが起動します**。 5つの一般的なMCPサーバー(動的ツールリトリーバーMCPを含む)は、デフォルトで保温されます。 他の人は、最後の使用後10分間、需要が始まり、生き残ります。 -Dynamic Tool Retriever MCPは、ツールのメタデータだけでなく、各ツールのMCPサーバーに実行/接続するために必要な設定(ベンダーのGitHub READMEから自動的に取得)を返します.

Unified MCP Tool Graph: A Intelligence Layer for Dynamic Tool Retrieval

Unified MCP Tool Graph is a research-driven project that aggregates and structures tool APIs from diverse Model Context Protocol (MCP) servers into a centralized Neo4j graph database. This graph functions as an intelligent infrastructure layer that enables large language models (LLMs) and agentic AI systems to dynamically retrieve the most relevant tools for any task — without being overwhelmed by redundant or confusing options.

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🚀 Recent Updates: This has been integrated into SmarterMCP in the preview mode.

Dynamic MCP Server Spin-Up & Minimal Tool Context

🟢 Dynamic MCP Server Orchestration

• The system now spins up only the MCP servers required for a given user query. Five popular MCP servers (including the Dynamic Tool Retriever MCP) are kept warm by default; others are started on demand and kept alive for 10 minutes after last use.
• Dynamic Tool Retriever MCP returns not just tool metadata, but also the config needed to run/connect to the MCP server for each tool (fetched from the vendor’s GitHub README automatically).
• Automatic MCP Config Extraction: Uses the vendor’s GitHub repo to extract the MCP server config (from README) for each tool, so agents can spin up/connect to the right server on the fly.
• Error Handling: If config extraction fails, the system logs a warning and continues, ensuring robust tool retrieval.

🟢 Minimal Tool Context for LLMs/Agents

• Only the exact tools required for the user query are loaded into the agent’s context (not all tools from all MCP servers). This prevents LLM confusion and infinite tool loops.
• End-to-End Flow:
  1. User query is received.
  2. Dynamic Tool Retriever MCP queries the Neo4j graph and returns the top relevant tools plus their MCP server configs.
  3. The agent spins up/connects to only the required MCP servers (using the configs), and loads only the retrieved tools.
  4. The agent executes the workflow and returns the answer.

🟢 A2A and LangGraph Agent Support

• A2A Agent Example: See Example_Agents/A2A_DynamicToolAgent/ for a fully dynamic A2A agent that orchestrates MCP servers and tools per request.
• LangGraph Example: See Example_Agents/Langgraph/ for a LangGraph agent using the same dynamic, minimal-tool approach.

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🔬 This repository focuses on the creation and evolution of the Unified Tool Graph Database. Chatbot-based integration (e.g., LangChain) is treated as a modular extension of this foundational layer.

📢 Support for Cline, IDE’s coming soon…

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Research Problem