MCP Server Lancedb

🚀 mcp-lance-db：LanceDB の MCP サーバー

モデルコンテキストプロトコル（MCP） は、LLM アプリケーションと外部データソースおよびツールとの間のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。AI 駆動の IDE を構築している場合、チャットインターフェイスを強化している場合、またはカスタム AI ワークフローを作成している場合でも、MCP は LLM を必要なコンテキストに接続する標準化された方法を提供します。

このリポジトリは、埋め込み型ベクトルデータベースである LanceDB 用の MCP サーバーを作成する方法を示しています。

📋 概要

これは、LanceDB ベクトルデータベースに記憶を保存および検索するための基本的なモデルコンテキストプロトコルサーバーです。これは、テキストとその埋め込みベクトルを保存し、後で検索できるようにするセマンティックメモリ層として機能します。

🧰 コンポーネント

ツール

このサーバーは 2 つのツールを実装しています。

• add-memory：ベクトルデータベースに新しい記憶を追加します。

  • 必須の文字列パラメータ "content" を受け取ります。
  • テキストを保存し、後でその埋め込みベクトルを使用して検索できるようにします。

• search-memories：セマンティックに類似した記憶を検索します。

  • 必須の文字列パラメータ "query" を受け取ります。
  • 結果の数を制御するためのオプションの "limit" パラメータ（デフォルト値は 5）を受け取ります。
  • クエリとセマンティックに類似する順にランク付けされた記憶を返します。
  • サーバーの状態を更新し、クライアントにリソースの変更を通知します。

⚙️ 設定

このサーバーで使用される設定は次のとおりです。

🚀 クイックスタート

Claude Desktop での実行

MacOS では：~/Library/Application\ 支持/Claude/claude_desktop_config.json Windows では：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%

設定は次のとおりです。

{
  "lancedb": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-lance-db"
    ]
  }
}

💻 開発

ビルドと公開

配布パッケージを準備するには：

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

2. パッケージのリリースバージョンをビルドします。

uv build

これにより、dist/ ディレクトリにソースコードとホイール形式のリリース版が作成されます。

3. PyPI に公開します。

uv publish

注意：PyPI の資格情報を環境変数またはコマンドライン引数で設定する必要があります。

• トークン：--token または UV_PUBLISH_TOKEN
• またはユーザー名/パスワード：--username/UV_PUBLISH_USERNAME および --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCP サーバーは標準入出力で動作するため、デバッグは難しい場合があります。最適なデバッグ体験を得るために、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

次のコマンドで MCP Inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory $(PWD) run mcp-lance-db

起動後、Inspector は URL を表示します。この URL をブラウザで開くと、デバッグを開始できます。