avs-docs-mcp：MongoDBとVoyage AIを統合した文書検索MCPツール、意味検索とテキストマッチング対応

たんさく

Avs Docs MCP

MongoDB Atlasベクトル検索とVoyage AI埋め込み技術に基づくドキュメント検索システムで、意味検索とテキストマッチングをサポートし、ドキュメント分割、埋め込み生成、および保存機能を備えています。

検索ツール知識管理と記憶 #ドキュメント検索 #ベクトル検索 #意味検索 #MongoDB .Python

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 6.4K

更新時間 : 2025-08-07

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MCPドキュメント検索システムとは？

これはインテリジェントなドキュメント検索システムで、ドキュメント内容の意味を理解し、キーワードマッチングだけでなく、高度なAI技術を通じてドキュメントをベクトル表現に変換し、検索をよりインテリジェントで正確にします。

MCPドキュメント検索システムの使い方は？

システムは3つの主要な検索方法を提供します：意味ベクトル検索、キーワード検索、および完全なドキュメント取得。ユーザーは必要に応じて最適な検索方法を選択できます。

適用シーン

大量の技術ドキュメントから迅速に関連する内容を見つける必要があるシーンに特に適しています。例えば、技術サポート、開発ドキュメントの照会、知識ベースの検索などです。

🚀 MCPドキュメント検索システム

MongoDB Atlas Vector SearchとVoyage AIの埋め込みベクトルを使用したドキュメント検索用のベクトル検索システムです。

含まれるサンプルデータはAtlas Vector Search用です！

✨ 主な機能

階層的なヘッダーを持つマークダウンドキュメントを取り込み、チャンク化します。
Voyage AIのコンテキスト埋め込みAPIを使用して埋め込みベクトルを生成します。
親子関係を持つドキュメントと埋め込みベクトルをMongoDBに保存します。
セマンティックなドキュメント検索用のFastMCPサーバーを提供します。
ベクトル次元数とチャンク化戦略を設定可能です。

利用可能なMCPツール

ドキュメント検索サーバーは以下のツールを提供します。

search_documents_vector(query: str, limit: int = 5)
- ベクトル類似度を使用した主要な検索方法です。
- メタデータと類似度スコアを含むドキュメントチャンクを返します。
- セマンティック/意味ベースのクエリに最適です。
search_documents_lexicaly(query: str, limit: int = 1)
- 語彙/テキストマッチングを使用したフォールバック検索です。
- 検索スコアを含む完全な親ドキュメントを返します。
- ベクトル検索で適切なマッチが見つからない場合に役立ちます。
get_parent_document(parent_id: str)
- IDによって完全な親ドキュメントを取得します。
- 元のコンテンツとファイルパスを返します。
- 検索後にチャンクの完全なコンテキストを取得するために使用します。

📦 インストール

前提条件

Python 3.10以上
ベクトル検索が有効になっているMongoDB Atlasクラスター
Voyage AI APIキー

インストール手順

リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/patw/avs-document-search.git
cd avs-document-search

依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

sample.envを元に.envファイルを作成し、認証情報を入力します。

💻 使用例

基本的な使用法

ドキュメントの取り込み

python ingest_docs.py

検索サーバーの起動

python avs-mcp.py

検索サーバーを起動するだけではあまり意味がありません。MongoDB URIが正しいことを確認する以外に、このMCPサーバーをClaude DesktopのようなMCPクライアントに接続する必要があります。以下はサンプル設定です。

{
  "mcpServers": {
    "Atlas Vector Search Docs": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "fastmcp, pymongo, requests",
        "fastmcp",
        "run",
        "<path to>/avs-docs-mcp/avs-mcp.py"
      ]
    }
  }
}