Lancedb

🚀 🗄️ LanceDB MCP 服務器用於 LLM

這是一個基於模型上下文協議（MCP）的服務器，它能讓大語言模型（LLM）直接與本地存儲的文檔進行交互，通過代理檢索增強生成（RAG）和混合搜索在 LanceDB 中得以實現。用戶可以向 LLM 詢問有關整個數據集或特定文檔的問題。

🚀 快速開始

要開啟使用，請先創建一個本地目錄用於存儲索引，然後將以下配置添加到您的 Claude Desktop 配置文件中：

• MacOS：~/Library/Application\ 支持/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "lancedb": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "lance-mcp",
        "本地索引目錄路徑"
      ]
    }
  }
}

先決條件

• Node.js 18+
• npx
• MCP 客戶端（例如 Claude Desktop App）
• 摘要和嵌入模型已安裝（參見 config.ts，默認使用 Ollama 模型）
  • ollama pull snowflake-arctic-embed2
  • ollama pull llama3.1:8b

示例

本地開發模式：

{
  "mcpServers": {
    "lancedb": {
      "command": "node",
      "args": [
        "生成的 index.js 文件路徑"
      ]
    }
  }
}

您需要運行 npm run build 來生成 index.js。

使用 Inspector 工具檢查 MCP 服務器的狀態：

inspect http://localhost:3000

種子數據

運行種子腳本以創建兩個表：

1. 文檔摘要。
2. 分塊的向量索引。

運行命令時，指定數據庫路徑和文檔文件夾的位置：

node seeds/index.js --db <數據庫路徑> --docs <文檔文件夾路徑>

如果需要重新創建索引，可以使用 --overwrite 選項。

示例提示

• 查詢目錄中的文檔：“What documents do we have in the catalog?”
• 基於內容查詢：“Why is the US healthcare system so broken?”

工具

• Catalog Tools：
  • 搜索摘要。
• Chunks Tools：
  • 搜索具體的文檔塊。

✨ 主要特性

• 🔍 基於 LanceDB 的無服務器向量索引和文檔摘要目錄。
• 📊 高效使用 LLM 令牌。LLM 在需要時自行查找所需信息。
• 📈 安全性。索引本地存儲，因此在使用本地 LLM 時不會將數據傳輸到雲。

📄 許可證

項目使用 MIT License，允許自由使用和修改。