Haiku RAGは、LanceDB、Pydantic AI、Doclingを基盤とした高度な検索強化生成システムです。ハイブリッド検索、再ランキング、質問応答エージェント、多エージェント研究プロセスをサポートし、ローカルファーストのドキュメント処理とMCPサーバー統合を提供します。

LanceDBに基づくMCPサーバーで、LLMがプロキシRAGとハイブリッド検索を通じて直接ローカルドキュメントとやり取りできます。

MCPドキュメントインデクサーは、Pythonベースのローカルドキュメントインデックスと検索サーバーです。LanceDBベクトルデータベースとローカルLLM（Ollamaを通じて）を利用して、リアルタイム監視、多フォーマットドキュメント処理、意味検索を実現し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてClaudeなどのAIアシスタントにツールを提供します。

LanceDBベクトルデータベースに基づくMCPサーバーの実装で、意味的な記憶の保存と検索機能を提供します。

LanceDBベースのモデルコンテキストプロトコルサーバーで、ベクトル保存、類似性検索、およびメタデータ管理機能を提供します。

Context Lensはローカルの意味検索ツールで、あらゆるコンテンツを検索可能な知識ベースに変換し、AIアシスタントがキーワードのマッチングだけでなく意味を理解できるようにします。組み込みのLanceDBベクトルデータベースを使用し、ローカルファイル、GitHubリポジトリ、およびURLコンテンツをサポートします。APIキーやクラウドサービスは不要で、すべてのデータはローカルで処理されます。

LanceDBとOllamaに基づくNode.jsのベクトル検索の実装

LanceDBをベースにしたサーバーレスMCPサービスで、ドキュメントの保存、検索、テーブル情報の照会機能を提供します

シカゴ公立学校とそのコミュニティの SQLite データベースと LanceDB ベクトルデータベースの照会サービスを提供する MCP サーバープロジェクトです。

Node.jsベースのベクトル検索プロジェクトで、LanceDBデータベースとOllama埋め込みモデルを使用してドキュメントの類似性検索機能を実現します

MCPサービスのLanceDBサーバープロジェクト