MCP Qdrant Memory

🚀 Qdrant永続化に基づくMCPメモリサーバー

このMCPサーバーは、知識グラフに基づく意味検索機能を提供し、Qdrantベクトルデータベースをサポートしています。

✨ 主な機能

• グラフベースの知識表現で、エンティティとその関係をサポート
• ファイルの永続化（memory.json）
• Qdrantベクトルデータベースを使用した意味検索
• OpenAI埋め込みモデルによる意味類似度計算
• HTTPSプロトコルとリバースプロキシの互換性をサポート
• Docker環境での簡単なデプロイをサポート

🚀 クイックスタート

環境変数の設定

以下は必須の環境変数です：

# 埋め込み生成に使用するOpenAI APIキー
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# QdrantサーバーのURL（HTTPとHTTPSをサポート）
QDRANT_URL=https://your-qdrant-server

# Qdrant APIキー（認証が有効になっている場合）
QDRANT_API_KEY=your-qdrant-api-key

# 使用するQdrantコレクション名
QDRANT_COLLECTION_NAME=your-collection-name

📦 インストール

ローカルインストール

1. 依存関係のインストール：

npm install

2. サーバーのビルド：

npm run build

Dockerデプロイ

1. Dockerイメージのビルド：

docker build -t mcp-qdrant-memory .

2. 環境変数を使用してコンテナを実行：

docker run -d \
  -e OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key \
  -e QDRANT_URL=https://your-qdrant-server \
  -e QDRANT_API_KEY=your-qdrant-api-key \
  -e QDRANT_COLLECTION_NAME=your-collection-name \
  --name mcp-memory-server \
  mcp-qdrant-memory

💻 使用例

基本的な使用法

// 2つのエンティティを作成
await createEntity({ id: "1", name: "Alice", age: 30 });
await createEntity({ id: "2", name: "Bob", age: 25 });

// すべてのエンティティを取得
const entities = await getEntities();
console.log("すべてのエンティティ:", entities);

// 特定のエンティティを更新
await updateEntity("1", { age: 31 });
const alice = await getEntity("1");
console.log("Aliceの更新後の年齢:", alice.age); // 出力: 31

// エンティティを削除
await deleteEntity("2");
const remainingEntities = await getEntities();
console.log("残りのエンティティ:", remainingEntities); // 出力: [ { id: "1", name: "Alice", age: 31 } ]

ツールインターフェイス

• createEntity(entityData: object): Promise
  エンティティデータを作成して保存します。

• getEntities(query?: string): Promise<Entity[]>
  オプションのクエリパラメータに基づいてエンティティのリストを取得します。デフォルトではすべてのエンティティを返します。

• updateEntity(entityId, entityData: object): Promise
  指定されたエンティティの属性データを更新します。

• deleteEntity(entityId: string): Promise
  特定のエンティティとその関連関係を削除します。

🔧 技術詳細

• データの永続化：すべてのエンティティとその関係はmemory.jsonファイルに保存され、サービスの再起動後もデータが失われないようにします。
• 検索メカニズム：Qdrantベクトルデータベースを使用して、効率的な意味検索機能を実現し、テキストの類似度マッチングとコンテンツ検索をサポートします。
• エラー処理：完全なトランザクションロールバックメカニズムを統合し、ネットワークの揺らぎやサービスの異常時にもデータの一貫性を保証します。

📚 ドキュメント

セキュリティに関する注意事項

• HTTPSのサポート：SSL/TLS証明書を通じて安全な通信を実現し、データ転送の安全性を確保するためにHTTPSプロトコルをデフォルトで有効にしています。
• 認証と承認：QdrantのAPIキーに基づく認証を行い、未承認のアクセスや悪意のある攻撃を防止します。
• アクセス制御：IPホワイトリストを設定して、特定のソースからのみQdrantサービスに接続できるように制限し、ネットワークレベルのセキュリティを強化します。

教育とドキュメント

このシステムの内部メカニズムを深く理解したり、二次開発を行う場合は、以下のリソースを参照することをお勧めします。

1. 公式ドキュメント
   MCPメモリサーバードキュメント

2. 技術ブログシリーズ

   • 知識グラフ構築のベストプラクティス
   • Qdrantを用いた意味検索の応用
   • 高可用性アーキテクチャ設計

3. オンラインチュートリアル
   MCPメモリサーバーを使用して知識検索システムを構築する方法

コントリビューションガイド

このプロジェクトの改善に参加するコミュニティの貢献を歓迎します。

1. コードリポジトリのURL

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-memory-server.git
   

2. 問題の報告と提案 問題や機能提案はGitHubのIssuesセクションに投稿してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITオープンソースライセンスに準拠しており、自由な使用、修正、配布が許可されています。