这个宝藏 org ！有超多 NebulaGraph 实用工具～

01 关于 Nebula Contrib

Nebula Contrib 是由 NebulaGraph 社区贡献者（包括社区用户、独立开发者、合作伙伴）共同创建和维护的生态项目集合。为了解决实际使用中的小麻烦、探索新玩法，或者单纯想让大家用得更顺手，他们开发了相应的项目，并秉持“众人拾柴火焰高”的开源精神，将其贡献给社区，合入到 Nebula Contrib 中，NebulaGraph 官方会为这些项目提供一定的指导与支持，但主力军仍是这群可爱的社区贡献者。

02 Nebula Contrib 里的超赞项目

graph-ocean

👍项目发起人：@Anyzm

🔗GitHub：https://github.com/nebula-contrib/graph-ocean

📕graph-ocean 是一基于 nebula-java 客户端的 ORM 框架，其诞生源于实际业务中的痛点：Anyzm 就职于奇富科技，早期使用 NebulaGraph（v1.0.0）时，Java 客户端是用枚举来呈列用到的 Tag 和 Edge 数据，而将 API 解析成 nGQL 的过程中也强依赖枚举，对业务代码侵入性强。因此 Anyzm 借鉴 JPA（Java Persistence API）注解思想，设计了一套轻量级注解，将实体映射到数据库元素。

基于注解将实体与 NebulaGraph 的顶点、边、属性自动映射，实现对象与图数据的双向转换。
提供核心 API，支持顶点/边的增删改及查询操作，无需手动编写 nGQL 语句，直接操作 Java 对象即可。
实体对应的元数据在首次解析后缓存，避免重复运行反射计算实体与 schema 的映射关系。

🥳一些小彩蛋

奇富科技是 NebulaGraph 最早期的用户之一，在使用过 Neo4j、AgensGraph、JanusGraph 后，奇富科技于 2020 年 6 月使用刚发布的 NebulaGraph. 如今，NebulaGraph 仍被广泛应用于奇富科技的反欺诈、图挖掘、大数据血缘、图+大模型等多个核心场景。
大家熟悉的论坛活跃用户@江一旺（Puto 交流群热心答疑助手@awang ）也来自奇富科技，他也在 Nebula Contrib 下贡献了一款针对 JetBrains 的 Console 工具——nebula-console-intellij-plugin 2，支持 nGQL 语法高亮和关键字自动补全、数据表格分页显示、关系图展示等，可方便快捷操作 NebulaGraph.

NgBatis

👍项目发起人：@CurvusY

🔗GitHub：https://github.com/nebula-contrib/ngbatis

📕NgBatis 是针对 NebulaGraph+ Springboot 的数据库 ORM 框架。包含了一些类似于 mybatis-plus 的单表操作，另外还有一些图特有的实体-关系基本操作。该项目的初衷是尽可能地减少日常开发中或重复或繁琐的工作。

开箱即用，实现与 Springboot、Springcloud 的快速集成
实现 GQL 与 Java 代码分离，使用 XML 统一管理
使用模板引擎，解决 nGQL 参数拼接繁琐、容易写错的问题
实现 ResultSet 与 Java 对象根据属性名自动转换
单表基本增、删、改、查以及分页
本地 Session 管理，降低资源消耗

🥳一些“小彩蛋”

大叶老师是生物学专业，大三开始去计算机系蹭课，后来又上了计算机培训班，毕业后如愿成为一名程序员，目前是笃笃科技 founder. 产品名为星影——图数据库客户端，提供可视化操作界面，让用户可以通过图形化的方式，对图数据库进行操作，目前支持且唯一支持 NebulaGraph. 在《NebulaGraph + DeepSeek 轻松看懂《哪吒2》人物关系》中，非常漂亮的《哪吒2》人物关系可视化效果就出自星影。

💡以上两个项目都是基于 Java 的 NebulaGraph ORM，如果你习惯用 JPA ,可以选择 nebula-ocean, 如果更习惯 MyBatis 进行开发，并希望你的问题得到快速反馈与解决（大家都开玩笑说大叶老师住在 GitHub 和技术交流群里，回复速度极快），那么 NgBatis 将是最佳选择。

NebulaGraph MCP Server

👍项目发起人：@PsiACE

🔗GitHub：https://github.com/nebula-contrib/nebulagraph-mcp-server

🥳PsiACE 在 MCP 开源后，就快速将 MCP 集成至 LlamaIndex，随后开发了 NebulaGraph MCP Server. 它可以将 NebulaGraph 的功能暴露为标准化的工具接口，从而让大模型轻松调用 NebulaGraph 数据，实现一系列的图探索任务。PsiACE 将其贡献给社区，供大家更轻松地探索 NebulaGraph + AI 的无限可能。

多种传输方式：

支持 stdio 和 SSE 两种传输模式，满足不同开发和部署场景的需求。

基础图探索能力：

图空间（Graph Space）列出：允许模型查询可用的图空间。
模式（Schema）查询：支持查询指定图空间的模式定义。
查询执行（Query Execution）：支持通过 MCP Server 执行 NebulaGraph 查询。

内置算子模板：

实现了路径搜索和邻居发现等常用操作的模板，方便语言模型按需调用这些工具，快速获取图数据的初步洞察（Insight）。

🥳小预告

PsiACE 近期一直在做 NebulaGraph 的 GenAI 相关工作，后续会将许多经验与工作进展分享到社区，大家可以大大的期待一下～

还有这些⬇️

nebula-jdbc ：JDBC 驱动，可使用 JDBC API 来操作 NebulaGraph
nebula-carina：NebulaGraph Python ORM，简化 Web、AI 开发
nebula-norm：NebulaGraph Golang ORM，只用实例对象即可进行图数据查询
DataX-nebula：阿里云 DataX 插件，批量离线导入导出 NebulaGraph 数据
nebula-bench：基准工具箱，使用LDBC 数据集测试 NebulaGraph
nebula-node ：Node.js 客户端，少量代码即可在 Node 里跑 NebulaGraph
nebula-net：数据工具，将 MySQL 集群中的数据实时同步到 Nebula Graph

……

Nebula Contrib 里每个项目都非常棒～但由于篇幅原因，本文仅挑选部分项目进行介绍，访问下方链接探索更多有趣的项目：

https://github.com/nebula-contrib/

03 成为 Contributor

许多小伙伴经常和星云仔说：“我也想成为 contributor，但感觉好难啊。”

其实，这门槛真的比你想象中低得多～谁说贡献就一定要去啃内核、改存储引擎？

NebulaGraph 的内核上手难度确实不低，但围绕它的生态工具、应用扩展、周边适配，才是社区最需要、也最容易上手贡献的领域！这就是 Nebula Contrib 存在的意义——让每个人的小想法、小优化，都能汇聚成照亮他人的光芒。

你的贡献，如此多样：

开发一个小工具：就像 NgBatis、nebula-carina 那样，用你熟悉的语言把它实现出来！一个数据迁移脚本、一个可视化插件… 解决一个具体的小痛点，就是巨大的价值！
写写文档，润润色：发现某个项目的 README 不够清晰？某个功能的使用说明有歧义？上手写！文档贡献是社区最最最欢迎的～
帮忙捉虫：试用 Contrib 里的项目，发现哪里运行不正常？或者有性能可以优化的地方？提交一个清晰的问题报告 (Issue)，详细描述你的发现，甚至提出改进思路，就是在帮项目变得更好！如果能顺手提交一个修复的 PR (Pull Request)，那就更棒了～

不限于 GitHub ，你还可以：

分享你的使用经验：把你使用 NebulaGraph 的经验写成博客、在社区论坛分享，也欢迎来 nMeetup 上做个 lightning talk～
答疑解惑：在论坛或微信群里，看到有人遇到了你曾经解决过的问题？伸出援手，耐心解答！维护一个友好、活跃的社区氛围。

04 Ending

Nebula Contrib 是 NebulaGraph 社区创造力和协作精神的生动体现。从提升开发体验的工具，到探索前沿应用的桥梁，这里的每一个项目都凝聚着社区伙伴的智慧～

欢迎你加入这个有爱的 org,让 NebulaGraph 更强大(•̤̀ᵕ•̤́๑)ᵒᵏᵎᵎᵎᵎ