mcp-lance-db: 一个用于LanceDB的MCP服务器

模型上下文协议（MCP） 是一个开放协议，它使大型语言模型（LLM）应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无论您是在构建AI驱动的IDE，增强聊天界面，还是创建自定义AI工作流，MCP都提供了一种标准化的方法来连接LLMs及其所需的上下文。

此仓库是一个如何为嵌入式向量数据库LanceDB创建MCP服务器的例子。

概览

这是一个基本的模型上下文协议服务器，用于在LanceDB向量数据库中存储和检索记忆。 它充当语义记忆层，允许存储带有向量嵌入的文本以供以后检索。

组件

工具

该服务器实现了两个工具：

• 添加记忆：向向量数据库添加新的记忆

  • 接受“内容”作为必需的字符串参数
  • 存储带有向量嵌入的文本以供以后检索

• 搜索记忆：检索语义相似的记忆

  • 接受“查询”作为必需的字符串参数
  • 可选的“限制”参数用于控制结果数量（默认值：5）
  • 返回按与查询的语义相似性排序的记忆
  • 更新服务器状态并通知客户端资源变化

配置

该服务器使用以下配置：

• 数据库路径："./lancedb"
• 集合名称："memories"
• 嵌入提供商："sentence-transformers"
• 模型："BAAI/bge-small-en-v1.5"
• 设备："cpu"
• 相似度阈值：0.7（距离范围的上限）

快速开始

Claude Desktop

在MacOS上：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json 在Windows上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "lancedb": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-lance-db"
    ]
  }
}

开发

构建和发布

为了准备分发的包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

2. 构建包分布：

uv build

这将在dist/目录下创建源码和wheel分布。

3. 发布到PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置PyPI凭证：

• 令牌：--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
• 或用户名/密码：--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于MCP服务器通过标准输入输出运行，调试可能会很困难。为了获得最佳的调试体验，我们强烈建议使用MCP Inspector。

您可以使用以下命令通过npm启动MCP Inspector：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory $(PWD) run mcp-lance-db

启动后，Inspector会显示一个可以在浏览器中访问的URL以开始调试。