# 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。

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

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

SQLiteベースの知識グラフとベクトルデータベースを統合したMCPサービス

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。

Context Lensはローカルの意味検索ツールで、あらゆるコンテンツを検索可能な知識ベースに変換し、AIアシスタントがキーワードのマッチングだけでなく意味を理解できるようにします。組み込みのLanceDBベクトルデータベースを使用し、ローカルファイル、GitHubリポジトリ、およびURLコンテンツをサポートします。APIキーやクラウドサービスは不要で、すべてのデータはローカルで処理されます。

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。

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。

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。

WisdomForgeは、Qdrantベクトルデータベースに基づくスマートな知識管理システムで、さまざまな経験、洞察、ベストプラクティスを効率的に保存し、検索することができます。

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。

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。

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。

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。

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

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

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。

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。

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。

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。

Files-DB-MCPは、ソフトウェアファイル用に設計されたローカルベクターデータベースプロジェクトで、LLMプログラミングエージェントをサポートするための高速MCPインターフェースを提供します。

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。

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。

AI知識ベースとデータ処理プロジェクトで、ベクトルデータベース処理、MCPプロトコルサポート、およびコア機能ライブラリを含み、テキストの分割、ベクトル化検索、およびデバッグツールをサポートします。