Lancedb MCP Server
LanceDB MCPサーバーとは?
LanceDB MCPサーバーは、LanceDBのベクトルデータベース機能を利用して、ドキュメントを効率的に保存および検索する軽量なサーバーレスソリューションです。より複雑なモデルコンテキストプロトコル(MCP)アプリケーションを構築するための基礎として機能します。LanceDB MCPサーバーの使い方は?
Claude MCP設定ファイルで設定を行い、ドキュメント取り込み、ドキュメント検索、テーブル情報表示の3つの主要ツールを使用するだけです。適用シーン
ブログアーカイブ、ナレッジベース、コンテンツ管理システムなど、ドキュメント保存と意味検索機能が必要なアプリケーションに適しています。主要機能
ドキュメント取り込み
テキスト、画像、構造化データなど、さまざまな形式のドキュメント入力をサポートします。
効率的な検索
LanceDBのベクトルデータベース技術を利用して、高速かつ正確なドキュメント検索を実現します。
拡張性
参考実装として、カスタム機能を追加したり、他のサービスを統合したりすることが容易です。
使い方
サーバーのインストール
GitHubリポジトリからコードをダウンロードし、依存関係をインストールします。
設定の編集
設定ファイルを編集して、LanceDBの接続情報やその他のパラメータを指定します。
サービスの起動
起動スクリプトを実行して、サーバーをリクエスト待ち状態にします。
使用例
ドキュメントの保存と検索
テキストファイルをLanceDBに保存し、関連する結果を検索します。
拡張機能の統合
特定のビジネスロジックを実現するために、カスタムモジュールを追加します。
MCPプロトコルとは何ですか?
LanceDBデータベースを個別に管理する必要がありますか?
このサーバーを拡張してカスタム機能を追加できますか?
関連リソース
LanceDBドキュメント
LanceDBベクトルデータベースの公式ドキュメントです。
MCPプロトコルリファレンス
モデルコンテキストプロトコルに関する詳細情報です。

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
17.6K
4.8ポイント

Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
14.6K
4.5ポイント

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
57.6K
4.7ポイント

Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
29.2K
4.5ポイント

Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
14.9K
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
17.9K
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
16.3K
5ポイント

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
25.6K
4.5ポイント








