# ベクトル検索

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。

MCPプロトコルに基づくPythonサーバープロジェクトで、OpenAIのベクトルストレージ機能を利用してRAGシステムを構築し、様々なファイル形式からベクトルデータベースを作成し、セマンティック検索をサポートします。

LanceDBとOllamaに基づくNode.jsのベクトル検索の実装

MCPメモリは、Cloudflare Workersをベースに構築されたメモリ保存サービスで、MCPクライアントに会話をまたいだ記憶機能を提供し、ベクトル検索技術を利用して意味関連の記憶検索を実現します。

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。

強力なMCPサーバーで、ウェブ検索と類似内容の検索機能を提供し、Claude Desktop用に設計されています。

DMCPは、MCPサーバーのツールが過多になる問題を解決するためのセマンティックなツール発見プロトコルです。ベクトル検索を使用して、必要に応じたクエリ駆動型のツール発見を実現し、トークン消費を大幅に削減し、ツール選択の精度を向上させます。

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。

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

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。

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。

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。

Tacitbase MCPサーバーは高度な検索機能を提供し、ネイティブ検索とTypesenseを組み合わせて検索能力を強化します。

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。

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。

Go言語に基づくGitHubインテリジェントチャットMCPサーバーで、自然言語でGitHubと対話する機能とベクトル検索能力を提供します。

WindTools MCPサーバーはChromaDBとSentence Transformersを基にしたコードアシスタントサービスで、ドキュメントの埋め込みと検索機能を提供し、コードベースのインデックス作成と意味的な検索をサポートします。

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

Qdrantをベースとしたコードスニペットの意味検索システム

Neo4jベースのMCPサーバーで、ベクトル検索、全文検索、および強化されたCypherクエリ機能を拡張し、GraphRAGアプリケーション用に設計されています。

これは、Qdrantベクトル検索エンジンに基づくMCPサーバーの実装で、意味記憶の保存と検索機能を提供し、さまざまなAI開発ツールとの統合をサポートします。

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。

このプロジェクトは、Qdrantに基づく開発コンテナ環境を提供し、ファイル埋め込みとベクトル類似性検索を行い、テキスト、Markdown、PDFファイルの自動インデックスと検索をサポートします。

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

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。

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。

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。