Embedding Search

🚀 MCP-埋め込み検索

このツールは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、埋め込みと転写フラグメントを含むTursoデータベースをクエリするために使用されます。ユーザーは新しい埋め込みを生成することなく、質問を通じて関連する転写フラグメントを検索できます。

✨ 主な機能

• 🔍 転写フラグメントのベクトル類似度検索
• 📊 コサイン類似度に基づく関連性スコアリング
• 📝 完全な転写メタデータ（エピソードタイトル、タイムスタンプ）
• ⚙️ 設定可能な検索パラメータ（制限、最小スコア）
• 🔄 効率的なデータベース接続プール
• 🛡️ 包括的なエラー処理
• 📈 高速応答を実現するためのパフォーマンス最適化

📦 インストール

このサーバーは、MCPクライアントを通じて設定する必要があります。以下は、異なる環境での設定例です。

コンソール設定

次の内容をあなたのCline MCP設定に追加してください：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-embedding-search": {
            "command": "node",
            "args": ["/path/to/mcp-embedding-search/dist/index.js"],
            "env": {
                "TURSO_URL": "your-turso-database-url",
                "TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token"
            }
        }
    }
}

Claude Desktop用の設定

次の内容をあなたのClaude Desktop設定に追加してください：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-embedding-search": {
            "command": "node",
            "args": ["/path/to/mcp-embedding-search/dist/index.js"],
            "env": {
                "TURSO_URL": "your-turso-database-url",
                "TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token"
            }
        }
    }
}

📚 ドキュメント

このサーバーは、MCPツールを実装しています。

search_embeddings

ベクトル類似度を使用して関連する転写フラグメントを検索します。

パラメータ：

• question (文字列、必須)：クエリテキスト
• limit (数値、オプション)：返される結果の数（デフォルト：5、最大値：50）
• min_score (数値、オプション)：類似度の閾値（デフォルト：0.5、範囲：0 - 1）

応答形式：

[
    {
        "episode_title": "エピソードタイトル",
        "segment_text": "転写フラグメントの内容...",
        "start_time": 123.45,
        "end_time": 167.89,
        "similarity": 0.85
    }
    // その他の結果...
]

🔧 技術詳細

このツールはTursoデータベースを使用することを想定しており、その構造は次のとおりです。

CREATE TABLE embeddings (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  transcript_id INTEGER NOT NULL,
  embedding TEXT NOT NULL,
  FOREIGN KEY(transcript_id) REFERENCES transcripts(id)
);

CREATE TABLE transcripts (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  episode_title TEXT NOT NULL,
  segment_text TEXT NOT NULL,
  start_time REAL NOT NULL,
  end_time REAL NOT NULL
);

embedding列には、vector_distance_cos関数で使用できるベクトル埋め込みを含める必要があります。

開発

セットアップ

1. リポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします：

npm install

3. プロジェクトをビルドします：

npm run build

4. 開発モードで実行します：

npm run dev

リリース

このプロジェクトは、changesetsを使用してバージョン管理されています。リリースするには：

1. 変更セットを作成します：

npm run changeset

2. パッケージをバージョン付けします：

npm run version

3. npmにリリースします：

npm run release

貢献

貢献を歓迎します！自由にプルリクエストを送信してください。

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

謝辞

このドキュメントは英語版から翻訳され、中国語のユーザーにより直感的な理解を提供することを目的としています。