Lindorm MCP 服务器

此仓库是一个如何为 Lindorm（一种多模型 NoSQL 数据库）创建 MCP 服务器的示例。

使用方法

在 Lindorm 上的配置

要使用此 MCP 服务器，请按照以下步骤操作：

1. 在 阿里云 购买 Lindorm 宽表引擎、搜索引擎、向量引擎和 AI 引擎。
2. 按照 官方指南 部署一个文本嵌入模型。
3. 创建您的索引（知识库），并使用已部署的嵌入模型导入数据。

环境设置

1. 克隆此仓库并导航到项目目录。
2. 创建环境文件：

cp .env.example .env

3. 编辑 .env 文件以进行特定配置：

• LINDORM_INSTANCE_ID: 您的 Lindorm 实例 ID
• USING_VPC_NETWORK: 如果在 VPC 网络上运行，则设置为 true，否则为 false
• USERNAME: 您的 Lindorm 帐户用户名
• PASSWORD: 您的 Lindorm 帐户密码
• TEXT_EMBEDDING_MODEL: 您已部署的文本嵌入模型名称
• TABLE_DATABASE: 用于 SQL 操作的数据库 注意：此配置假设所有引擎共享相同的用户名和密码。

运行 MCP 服务器

您应该安装 uv。 直接启动 mcp 服务器。

cd /path/to/alibabacloud-lindorm-mcp-server/

uv pip install .

uv run python -m src.lindorm_mcp_server.server

Visual Studio Code

1. 安装 Cline 扩展。
2. 在 /path/to/alibabacloud-lindorm-mcp-server/ 下创建 .env 文件。
3. 将 .vscode/mcp.json 中的 MCP 配置复制到 cline_mcp_settings.json，并根据需要替换路径和变量。
4. 通过 Cline 扩展启动 MCP 服务器。

组件

• LindormVectorSearchClient: 在搜索和向量引擎上执行全文和向量搜索。
• LindormWideTableClient: 在 Lindorm 宽表上执行 SQL 操作。

可用工具

• lindorm_retrieve_from_index: 使用全文搜索和向量搜索从现有索引（或知识库）中检索，并返回聚合结果
  • 参数
    • index_name: 索引名称，或称为知识库名称
    • query: 您要在知识库中搜索的查询
    • content_field: 存储内容文本的文本字段。您可以使用 lindorm_get_index_mappings 工具从索引结构中获取它
    • vector_field: 存储向量索引的向量字段。您可以使用 lindorm_get_index_mappings 工具从索引结构中获取它
    • top_k: 您希望返回的结果数量
• lindorm_get_index_fields: 获取索引（或知识库）的字段信息，特别是获取存储向量和内容的字段。
  • 参数：
    • index_name: 索引名称，或称为知识库名称
• lindorm_list_all_index: 列出您拥有的所有索引（或知识库）。
• `l_执行 SQL 查询
  • 参数
    • query: 要执行的 SQL 查询，必须以 select 开头
• lindorm_show_tables: 获取 Lindorm 数据库中的所有表
• lindorm_describe_table: 获取 Lindorm 数据库中的表模式
  • 参数
    • table_name: 表名称