Vergleich

Memory (Reference) vs. io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling

Memory (Reference) ist ein MCP-Server von modelcontextprotocol. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Docker MCP Catalog). io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling ist ein MCP-Server von neo4j-contrib. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 2 (Official MCP Registry, Docker MCP Catalog). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-29. Dieses Paar hat ein Leser gewählt, nicht unsere Vergleichsregel, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.

Wo jedes veröffentlicht ist

Wo jedes veröffentlicht ist
Marktplatz	Memory (Reference)	io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling
Docker MCP Catalog	Gelistet Version: sha256:db0c2db07a44 Forks (GitHub): 11 874 Pulls (Docker Hub): 564 689 Sterne (Docker Hub): 26 Sterne (GitHub): 91 633 Nicht markiert · Erstmals gesehen 2026-10-11	Gelistet Version: sha256:3c72de00df50 Forks (GitHub): 263 Pulls (Docker Hub): 24 298 Sterne (Docker Hub): 1 Sterne (GitHub): 989 Nicht markiert · Erstmals gesehen 2026-10-11
Official MCP Registry	Nicht gelistet	Gelistet Version: 1.0.0 Downloads pro Monat (PyPI): 2 484 Downloads pro Woche (PyPI): 115 Forks (GitHub): 263 Sterne (GitHub): 989 Nicht markiert · Erstmals gesehen 2026-10-11

Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.

Die Fakten nebeneinander

Memory (Reference) vs. io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling
Fakt	Memory (Reference)	io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling
Marktplätze, die es listen (unterschiedlich)	1 (schlechter)	2 (besser)
Sterne (GitHub) (unterschiedlich)	91 633 (besser)	989 (schlechter)
Pulls (Docker Hub) (unterschiedlich)	564 689 (besser)	24 298 (schlechter)
Forks (GitHub) (unterschiedlich)	11 874 (besser)	263 (schlechter)
Letztes Release	Nicht veröffentlicht	Nicht veröffentlicht
Wo es läuft (unterschiedlich)	Auf Ihrem Rechner (mcp/memory)	Auf Ihrem Rechner (mcp-neo4j-data-modeling)
Transport	stdio	stdio
Deklarierte Tools (unterschiedlich)	9	16
Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich)	Nicht veröffentlicht	6, davon Secrets: 0
Lizenz (unterschiedlich)	NOASSERTION	MIT
Repository (unterschiedlich)	github.com/modelcontextprotocol/servers	github.com/neo4j-contrib/mcp-neo4j
Änderungen in den letzten 7 Tagen	0	0
Erstmals gesehen	2026-10-11	2026-10-11

Zeilen, in denen sich die beiden unterscheiden, haben einen getönten Hintergrund und fette Werte. Wo die Daten selbst sagen, welcher Wert besser ist (mehr Marktplätze, eine größere Zahl desselben Marktplatzes, ein neueres Release, eine Verified-Markierung auf einem Marktplatz, der beide listet), ist der bessere zusätzlich grün mit ▲ und der schlechtere rot mit ▼ markiert. Wo es läuft, der Transport, die Tools, die Einstellungen, Hooks, die Teile des Bundles, die Lizenz und die Änderungen der Woche sind nur als Unterschied markiert: mehr oder weniger ist an sich nicht besser.

Was jeder über sich sagt

Memory (Reference)

In eigenen Worten, auf Docker MCP Catalog:

Knowledge graph-based persistent memory system.

io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling

In eigenen Worten, auf Official MCP Registry:

A simple Neo4j MCP server for creating graph data models.

So startet man jeden

Memory (Reference) Als lokaler MCP-Server: Docker-Image

Claude Code

claude mcp add --transport stdio memory -- docker run -i --rm mcp/memory

io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling Als lokaler MCP-Server: PyPI-Paket

Claude Code

claude mcp add --transport stdio mcp-neo4j-data-modeling -- uvx mcp-neo4j-data-modeling

Befehle nur aus den Angaben der Marktplätze gebaut; den vollständigen Satz für jeden Client gibt es auf jeder Karte.

Welche Tools jedes deklariert

Nur Memory (Reference) deklariert

add_observations
create_entities
create_relations
delete_entities
delete_observations
delete_relations
open_nodes
read_graph
search_nodes

Nur io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling deklariert

export_to_arrows_json
export_to_neo4j_graphrag_pkg_schema
export_to_owl_turtle
export_to_pydantic_models
get_constraints_cypher_queries
get_example_data_model
get_mermaid_config_str
get_node_cypher_ingest_query
get_relationship_cypher_ingest_query
list_example_data_models
load_from_arrows_json
load_from_neo4j_graphrag_pkg_schema

Weitere anzeigen: 4

load_from_owl_turtle
validate_data_model
validate_node
validate_relationship

Beide deklarieren

Keine

Tool-Namen so, wie jeder Marktplatz sie veröffentlicht. Mehr Tools ist an sich nicht besser: Vergleichen Sie, was jedes für die Aufgabe braucht.

Welche Einstellungen jedes verlangt

Die Marktplätze von Memory (Reference) veröffentlichen keine verlangten Einstellungen, daher vergleichen wir keine Einstellungen.

Was es kann: Memory (Reference) · Was es kann: io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling · Zwei andere Plugins vergleichen

Daten von Docker MCP Catalog. Daten von Official MCP Registry. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am 2026-10-29. Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.