# ベクトルデータベース

Qdrantベクトルデータベースを基にしたドキュメントの意味検索サービスで、URLとローカルファイルのインポートをサポートし、自然言語クエリ機能を提供します。

このプロジェクトはDocker化されたデプロイメントソリューションを提供し、メインアプリケーションとChromaDBベクトルデータベースを含み、環境変数設定とデータの永続化をサポートします。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバー実装で、Milvusベクトルデータベースとのシームレスな統合を提供し、Claude DesktopやCursorなどのさまざまなLLMアプリケーションが標準化されたプロトコルを通じてデータベース機能にアクセスできるようにします。

Chromaはオープンソースのベクトルデータベースで、PythonとJavaScriptのLLMアプリケーションのメモリサポートを提供し、複数のクライアントタイプとドキュメント操作をサポートします。

MCPプロトコルに基づく意味コード検索サーバーで、OpenAIとOllamaの2種類の埋め込みモデルをサポートし、ローカルプロジェクトまたはGitリポジトリをインデックス化でき、企業レベルのオンプレミスコード検索ソリューションを提供します。

MCPサーバープロジェクトで、Weaviateベクトルデータベースに接続し、検索とストレージ機能を提供し、Claudeデスクトップアプリを通じて開発環境の設定をサポートします。

VikingDB MCPサーバーは、VikingDBベクトルデータベース用のストレージと検索サービスを提供します。

智慧鍛造は強力な知識管理システムで、Qdrantベクトルデータベースを通じて、経験、洞察、ベストプラクティスを効率的に保存および検索します。

Claudeデスクトップクライアントの知識保存と検索に使用するWeaviateのMCPサーバー

Chroma MCP Serverは、Chromaベクトルデータベース用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AI支援開発に持続的な作業記憶機能を提供し、セッションをまたいだコンテキストの保存と意味検索をサポートします。

VectorCodeはコードリポジトリのインデックスツールで、コードリポジトリの情報をインデックス化して提供することで、プログラミング用の大規模言語モデル（LLM）のプロンプト構築を最適化することを目的としています。複数の埋め込みエンジンをサポートし、コマンドラインツールとNeovimプラグインを提供し、開発者がプロジェクトのコンテキストをより効率的に利用してモデルの出力品質を向上させるのを支援します。

このプロジェクトはClaude互換のMilvus MCPサーバーを提供し、FastMCPサービス、Milvusデータベースの設定および起動スクリプトを含み、Claudeデスクトップクライアントを通じてMilvusベクトルデータベースを接続および操作できます。

百度クラウドベクトルデータベースMCPサーバーは、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サーバーで、さまざまな大規模言語モデルアプリケーションと連携して使用できます。

Qdrantベクトルデータベースに基づくマシン制御プロトコル（MCP）サーバーで、テキスト情報の保存と検索を行い、意味検索とメタデータ保存をサポートします。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、Milvusベクトルデータベースとのシームレスな統合を実現し、LLMアプリケーションに標準化されたデータアクセスインターフェースを提供します。Claude DesktopやCursorなどのアプリケーションで直接Milvusの検索、照会、管理機能を呼び出すことができます。

WeaviateのMCPサーバーは、Smitheryを通じて迅速にインストールでき、Claude Desktopと統合可能で、ベクトル検索とストレージ機能を提供します。

FastAPIに基づくMCPサーバープロジェクトで、Qdrantベクトルデータベース統合とOpenWebUIクライアントサポートを備えています

Qdrantベクトルデータベースに基づくマシン制御プロトコル（MCP）サーバーで、テキスト保存、意味検索、およびFastEmbed埋め込みモデルの統合をサポートします。

VikingDB MCP サーバーは、高性能ベクトルデータベースである VikingDB のための保存と検索サービスで、設定を通じて Claude Desktop などのアプリケーションに迅速に統合することができます。

Qdrantベクトルデータベースをベースにしたマシン制御プロトコル（MCP）サーバーで、テキスト情報の保存と検索に使用され、意味検索とFastEmbedの統合をサポートしています。

VikingDB MCPサーバーは、VikingDBベクトルデータベースに対してストレージと検索機能を提供するMCPサービスで、設定を通じてすぐに接続し、関連ツールを使ってデータ操作を行うことができます。

QdrantベクトルデータベースとOllama/OpenAIの埋め込みをベースにしたRAGサービスで、ドキュメントの意味検索と管理機能を提供します。

QdrantベクトルデータベースとMCPサーバーを統合したシステムで、コードスニペットの保存と検索に使用され、自然言語検索と意味検索をサポートします。

rag - mcpは過度に設計された検索強化生成システムで、Pythonサーバーを通じてさまざまなテキスト検索モード（意味検索、質問応答検索、スタイル検索）を提供し、PostgreSQLとpgvectorを使用してテキスト埋め込みベクトルを保存し、AIエージェントとの対話をサポートします。アーキテクチャは複雑ですが拡張可能です。

Qdrantベクトルデータベースの機能を強化するMCPサーバーで、コレクション管理、ドキュメント追加、意味検索などの機能を提供します。

LanceDBベクトルデータベースに基づくMCPサーバーの実装で、意味的な記憶の保存と検索機能を提供します。

ChromaベースのMCPベクトルデータベースサービスで、ドキュメントの保存と意味検索機能を提供します

LanceDBベースのモデルコンテキストプロトコルサーバーで、ベクトル保存、類似性検索、およびメタデータ管理機能を提供します。

Qdrantベクトルデータベースに基づくセマンティック検索MCPサービスで、複数コレクション検索と設定可能な結果返却をサポートします。

Qdrantベクトルデータベースに基づくMCPメモリサーバーで、知識グラフと意味検索機能を提供します。