# ベクトル検索

Supavec MCPサーバーは、Supavecが公式で実装したMCPプロトコルのサーバーで、Supavecから関連コンテンツと埋め込みベクトルを取得し、Claudeなどのツールと統合して使用できます。

QdrantベクトルデータベースとOpenAI埋め込みを基にした意味検索サービス

MCPサーバーを統合したRAGアプリケーションのデモで、ドキュメント検索、コンテキスト感知プロンプト生成、LLM API統合機能を備えています。

Couchbaseに基づくスターウォーズの惑星の意味検索MCPサービス

MCPプロトコルに基づく埋め込みベクトル検索サーバーで、Tursoデータベース内の転写フラグメントと埋め込みベクトルをクエリするために使用され、質問を通じて関連するフラグメントを検索することをサポートしています。

Qdrantベクトル検索エンジンに基づくMCPサーバーで、意味的記憶層機能を提供し、情報の保存と検索をサポートします。

MCPチャット分析サーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサービスで、チャット会話の意味解析機能を提供します。ベクトル埋め込み検索、知識グラフ構築、会話パターン分析などが含まれます。

MeilisearchのMCPサーバー実装で、AIアシスタントがMeilisearchとやり取りするための標準化されたインターフェースを提供します。

AGI MCPサーバーは、AIシステムに持続的な記憶能力を提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーです。複数の記憶タイプと高度な記憶管理機能をサポートし、対話を超えた連続的な意識を実現します。

FastAPIとFastMCPの2つのプロトコルをサポートする知識グラフサービスで、Qdrantベクトルデータベースの核心的な操作機能を提供します。

Goに基づくGitHubプロキシチャットMCPサーバーで、自然言語でのGitHubインタラクションとベクトル検索機能を提供します。

Pythonベースのドキュメント処理と検索強化生成(RAG)サーバーで、DuckDBデータベースを使用して埋め込みベクトルを保存し、複数のファイル形式の処理をサポートし、WebインターフェイスとAPIインターフェイスを提供します。

Pythonコード分析に基づくRAGシステムで、ASTを使用してコード構造を解析し、Weaviateベクトルデータベースに保存します。コードクエリ、自然言語による質問応答、および可視化機能を提供し、複数のコードライブラリの管理と依存関係分析をサポートします。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) 標準に基づくドキュメント処理サーバーです。ベクトルデータベースと MCP インターフェースを構築することで、AI アシスタントが外部のドキュメントリソースにアクセスできるようにし、大規模言語モデルの知識制限を突破します。プロジェクトにはドキュメント処理パイプラインと MCP サーバーの 2 つの主要コンポーネントが含まれており、複数の埋め込みモデルとファイル形式をサポートし、最新の技術ドキュメントの検索やプライベートコードベースの理解などのシナリオに適用できます。

MCPサーバーは、ファイル管理、データベース操作、API統合、ベクトル検索をサポートするマルチファンクションのバックエンドサービスプラットフォームで、Dockerデプロイソリューションと通義千問統合の例を提供します。

TypeScriptベースのMCPサーバーで、ウェブサイトの内容をクロールしてQdrantベクトルデータベースに保存し、質問応答ツールを提供してユーザーがインデックス内容を照会できるようにします。

このプロジェクトはMCPプロトコルベースのサーバーを実装し、FAISSベクトルデータベースとRAG技術を統合し、GitHubからMoveファイルを抽出して知識ベースを構築し、ドキュメント検索と強化生成機能を提供します。

このプロジェクトはFAISSベクトルデータベースをベースにしたMCPサーバーを実装し、検索強化生成（RAG）機能をサポートしており、GitHubファイルのダウンロード、ドキュメントのインデックス化、ローカルクエリ、LLMの統合などの完全なワークフローを含んでいます。

NexusHubはClaude AIツール用に設計された統一MCPサーバーで、ファイルシステムアクセス、データベース操作、ベクトル検索、GitHub統合などのさまざまな機能を提供し、HTTPとstdioの2つのプロトコルをサポートし、最新のダッシュボードインターフェイスを備えています。

Node.jsベースのベクトル検索プロジェクトで、LanceDBデータベースとOllama埋め込みモデルを使用してドキュメントの類似性検索機能を実現します

MCPメモリサーバーは、AIアシスタントに長期記憶機能を提供し、PostgreSQLとpgvectorをベースにした効率的なベクトル類似度検索を実現します。

RAGドキュメントMCPサーバーは、ベクトル検索に基づくドキュメント処理ツールで、AIアシスタントにドキュメント検索とコンテキスト強化機能を提供します。

Qdrantベクトル検索エンジンとMCPプロトコルサーバーをローカルで迅速にデプロイするDocker Composeの解決策

これは実験的なObserve MCPサーバープロジェクトで、ObserveプラットフォームのAPIとのインタラクション機能を提供します。これには、OPALクエリの実行、ワークシートデータのエクスポート、モニターの管理などのツールが含まれます。Pineconeベクトルデータベースを通じて、ドキュメントの意味検索とトラブルシューティングマニュアルの推薦を実現し、技術的なLLMモデルに安全なデータアクセスブリッジを提供します。

DuckDBとPlamo-Embedding-1Bを使用してRAG機能を実現するプロジェクトで、Markdownファイルのベクトル化保存と検索をサポートし、MCPサービスインターフェイスを提供します。

ベクトル検索に基づくドキュメント検索と処理を行うMCPサーバーで、AIアシスタントにドキュメント強化機能を提供します

Pinecone MCPサーバーは、Claude Desktop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、Pineconeインデックスとの読み書きの相互作用機能を提供します。

DevContextは強力なAI開発コンテキストシステムで、開発者にプロジェクト中心の持続的なコンテキスト認識能力を提供します。短期/長期/情景/意味の4種類のメモリタイプを含み、コード構造分析とベクトル検索をサポートし、開発効率を大幅に向上させます。

Claude Desktop向けに設計された、ウェブ検索と類似コンテンツ検索機能を備えた強力なMCPサーバーです。

LanceDBをベースにしたサーバーレスMCPサービスで、ドキュメントの保存、検索、テーブル情報の照会機能を提供します