M

MCP Server Lancedb

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。
2.5 points
39

mcp - lance - dbとは?

mcp - lance - dbは、LanceDBに基づくModel Context Protocol (MCP)サーバーで、意味的な記憶の保存と検索方法を提供します。データベースにテキストを追加し、ベクトル埋め込みを生成することで、クエリと意味的に関連する記憶を簡単に検索できます。

mcp - lance - dbの使い方は?

mcp - lance - dbは、記憶の追加と検索によって機能します。まず、サーバーをインストールして起動し、クライアントツールを使用して記憶を追加またはクエリするリクエストを送信します。

適用シナリオ

mcp - lance - dbは、意味的な記憶の保存と検索が必要なアプリケーションシナリオ、例えばAIアシスタント、チャットボット、知識管理システムなどに適しています。

主要機能

記憶の追加ユーザーが新しい記憶(テキスト)をデータベースに保存し、それに対してベクトル埋め込みを生成できるようにします。
記憶の検索クエリ文に基づいて最も関連する記憶を返し、意味的な類似度でソートします。

利点と制限

利点
既存のMCPアプリケーションに容易に統合できます。
効率的な意味的な記憶検索をサポートします。
オープンソースで無料で使用できます。
複数のデバイスとモデルの選択をサポートします。
制限
ベクトル埋め込みを処理するために一定の計算リソースが必要です。
非常に大きなデータセットに対してはパフォーマンスの最適化が必要になる場合があります。
外部の埋め込みモデルに依存しています。

使い方

サーバーのインストールと起動
mcp - lance - dbをダウンロードしてインストールし、ターミナルで起動コマンドを実行します。
記憶の追加
add - memoryコマンドを使用して新しい記憶をデータベースに保存します。
記憶の検索
search - memoriesコマンドを使用してクエリと意味的に関連する記憶を検索します。

使用例

ケースタイトル: 記憶の追加と検索記憶を追加し、関連する内容を検索する方法をデモンストレーションします。
ケースタイトル: 意味的な記憶の検索クエリ文を使用して意味的に関連する記憶を検索する方法をデモンストレーションします。

よくある質問

mcp - lance - dbは何ですか?
mcp - lance - dbをどのようにインストールしますか?
記憶をどのように追加しますか?
記憶をどのように検索しますか?

関連リソース

Model Context Protocol公式サイト
MCPプロトコルの詳細情報を取得します。
LanceDB公式サイト
LanceDBに関する詳細情報を取得します。
GitHubリポジトリ
mcp - lance - dbのGitHubリポジトリにアクセスします。
Installation
Copy the following command to your Client for configuration
Note: Your key is sensitive information, do not share it with anyone.
Z
Zen MCP Server
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
Python
3
5 points
O
Opendia
OpenDiaはオープンソースのブラウザ拡張ツールで、AIモデルが直接ユーザーのブラウザを制御でき、既存のログイン状態、ブックマークなどのデータを利用して自動化操作を行います。複数のブラウザとAIモデルをサポートし、プライバシー保護に配慮しています。
JavaScript
1
5 points
N
Notte Browser
Certified
NotteはオープンソースのフルスタックネットワークAIエージェントフレームワークで、ブラウザセッション、自動化されたLLM駆動エージェント、ウェブページの監視と操作、資格情報管理などの機能を提供し、インターネットをエージェントに優しい環境に変え、自然言語でウェブサイトの構造を記述することでLLMの認知負荷を軽減することを目的としています。
655
4.5 points
B
Bing Search MCP
Microsoft Bing検索APIを統合するためのMCPサーバーで、ウェブページ、ニュース、画像の検索機能をサポートし、AIアシスタントにウェブ検索機能を提供します。
Python
225
4 points
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
206
4.3 points
C
Cloudflare
Changesetsは、マルチパッケージまたはシングルパッケージのリポジトリのバージョン管理とリリースを管理するためのビルドツールです。
TypeScript
1.5K
5 points
E
Eino
Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。
Go
3.5K
5 points
M
Modelcontextprotocol
Certified
このプロジェクトは、Sonar APIを統合したMCPサーバーの実装で、Claudeにリアルタイムのネットワーク検索機能を提供します。システムアーキテクチャ、ツールの設定、Dockerデプロイ、およびマルチプラットフォーム統合ガイドが含まれています。
TypeScript
1.1K
5 points
Featured MCP Services
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
264
4.8 points
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7 points
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
294
4.5 points
B
Baidu Map
Certified
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
718
4.5 points
G
Gitlab MCP Server
Certified
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
87
4.3 points
U
Unity
Certified
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
559
5 points
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5 points
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
289
4.5 points
AIbase
Zhiqi Future, Your AI Solution Think Tank
© 2025AIbase