Mochow MCP Server Python

🚀 百度ベクトルデータベースMCP Server

このコードリポジトリには、百度クラウドベクトルデータベースの機能にアクセスするためのMCPサーバーが含まれています。

🚀 クイックスタート

前提条件

百度クラウドベクトルデータベースMCP Serverを使用する前に、以下の条件を満たしていることを確認してください。

1. Python 3.10以上
2. MCP Serverを実行するためにuvをインストール済み

使用方法

百度クラウドベクトルデータベースMCP Serverを使用する推奨方法は、インストールせずにuvを使用して実行することです。

コードリポジトリをクローンし、以下のコマンドを実行します。

git clone https://github.com/baidu/mochow-mcp-server-python.git
cd mochow-mcp-server-python

その後、endpointとapi-keyを必要に応じて変更して、uvを使用して直接実行できます。

uv run src/mochow_mcp_server/server.py 
uv run src/mochow_mcp_server/server.py --endpoint http://127.0.0.1:8287 --api-key mochow

または、src/mochow_mcp_server/ディレクトリ内の.envファイルを編集して環境変数を設定し、以下のコマンドでサーバーを実行します。

uv run src/mochow_mcp_server/server.py 

✨ 主な機能

対応するアプリケーション

百度クラウドベクトルデータベースMCP Serverは、モデルコンテキストプロトコルをサポートする様々な大規模言語モデルアプリケーションと連携できます。

• Claude Desktop：Anthropic社がClaude用に開発したデスクトップアプリケーション
• Cursor：MCPをサポートする人工知能コードエディタ
• カスタムMCPクライアント：MCPクライアント仕様を実装した任意のアプリケーション

Claude Desktopでの使用方法

https://claude.aiからClaude Desktopをダウンロードします。

Claude Desktopの設定ファイルを開きます。macOSの場合、パスは~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonです。

以下の設定を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "mochow": {
            "command": "/PATH/TO/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/mochow-mcp-server-python/src/mochow_mcp_server",
                "run",
                "server.py",
                "--endpoint",
                "http://127.0.0.1:8287",
                "--api-key",
                "mochow"
            ]
        }
    }
}

Claude Desktopを再起動します。

Cursorでの使用方法

CursorもMCPツールをサポートしています。百度MCP ServerをCursorに追加するには、2つの方法があります。

Cursor設定>機能>MCPの順に開き、+新しいMCPサーバーを追加ボタンをクリックし、mcp.jsonに以下の設定を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "mochow": {
            "command": "/PATH/TO/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/mochow-mcp-server-python/src/mochow_mcp_server",
                "run",
                "server.py",
                "--endpoint",
                "http://127.0.0.1:8287",
                "--api-key",
                "mochow"
            ]
        }
    }
}

Cursorを再起動するか、ウィンドウを再読み込みします。

利用可能なツール

百度クラウドベクトルデータベースMCP Serverは、以下のツールを提供します。

Database操作

• list_databases：データベース内のすべてのDatabaseをリストする
• create_database：新しいDatabaseを作成する
  • パラメータ：
    • database_name：作成するDatabaseの名前
• use_database：既存のDatabaseに切り替える
  • パラメータ：
    • database_name：切り替えるDatabaseの名前

Table操作

• list_tables：データベース内のすべてのTableをリストする
• describe_table：指定されたTableの詳細情報を取得する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
• stats_table：指定されたTableの統計情報を取得する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前

データ操作

• delete_table_rows：フィルタ式を使用してデータを削除する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • filter_expr：フィルタ式
• select_table_rows：フィルタ式を使用してデータをクエリする
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • filter_expr：フィルタ式
    • limit：クエリ結果の最大件数
    • output_fields：クエリ結果で返すフィールド名

インデックス操作

• create_vector_index：指定されたベクトルフィールドにベクトルインデックスを作成する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • index_name：ベクトルインデックスの名前
    • field_name：ベクトルフィールドの名前
    • index_type：ベクトルインデックスのタイプ
    • metric_type：ベクトルインデックスの距離測定方法
    • params：ベクトルインデックスの作成パラメータ
• rebuild_vector_index：指定されたベクトルインデックスを再構築する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • index_name：ベクトルインデックスの名前
• drop_vector_index：指定されたベクトルインデックスを削除する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • index_name：ベクトルインデックスの名前
• describe_index：指定されたインデックスの詳細情報を取得する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • index_name：ベクトルインデックスの名前

検索操作

• vector_search：スカラーフィルタ付きのベクトル類似性検索を実行する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • vector：ベクトル
    • vector_field：ベクトルフィールドの名前
    • limit：類似性検索結果で最も目標ベクトルに近いレコードの返却数
    • filter_expr：フィルタ式
    • output_fields：クエリ結果で返すフィールド名
• fulltext_search：全文検索を実行する
  • パラメータ：
    • table_name：Tableの名前
    • index_name：ベクトルインデックスの名前
    • search_text：全文検索の検索式
    • limit：全文検索で最も関連性の高いエントリの返却数
    • filter_expr：フィルタ式
    • output_fields：クエリ結果で返すフィールド名

環境変数

• MOCHOW_ENDPOINT：百度クラウドベクトルデータベース接続インスタンスのURI
• MOCHOW_API_KEY：百度クラウドベクトルデータベースインスタンスのAPIキー

💻 使用例

Claude Desktopを使用する場合

例1: データベース内のすべてのDatabaseをリストする

How many databases do i have in the mochow db?

Claudeは、百度クラウドベクトルデータベースMCP Serverが提供するlist_databasesを使用してデータベースリストを取得します。

Let me check how many databases you have in the Mochow instance.

You have 2 databases in your Mochow instance:

1. book
2. test

例2: 指定されたテーブルのスキーマ情報を表示する

I want to get the detail of  table named book_segments in database book.

Claudeは、百度クラウドベクトルデータベースMCP Serverが提供するdescribe_tableを使用してテーブルの詳細情報を取得します。

I'll help you get the details of the "book_segments" table in the "book" database. Let me first switch to the "book" database and then describe the table.

Here's the information about the "book_segments" table in the "book" database:

Database: book
Table Name: book_segments
Creation Time: 2025-05-06 11:08:22
State: NORMAL

Schema:

id (STRING)
Primary Key: Yes
Partition Key: Yes
Not Null: Yes

bookName (STRING)
Not Null: Yes

author (STRING)
Not Null: No

page (UINT32)
Not Null: No

segment (TEXT)
Not Null: No

vector (FLOAT_VECTOR)
Not Null: Yes
Dimension: 1024

Indexes
book_name_filtering_idx (FILTERING_INDEX)
Field: bookName
Order: ASCEND
Structure Type: DEFAULT

vector_idx (HNSW)
Field: vector
Metric Type: L2
Auto Build: False
Parameters: (M: 16 efConstruction: 200)