Lindorm MCP サーバー
このリポジトリは、マルチモデル NoSQL データベースである Lindorm 用の MCP サーバーを作成する方法の例です。
使用法
lindormの設定
この MCP サーバーを利用するには、次の手順に従います。
Alibaba Cloudで Lindorm のワイドテーブル エンジン、検索エンジン、ベクター エンジン、AI エンジンを購入します。
公式の手順に従ってテキスト埋め込みモデルを展開します。
インデックス (ナレッジベース) を作成し、デプロイされた埋め込みモデルを使用してデータをインポートします。
Related MCP server: Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server
環境設定
このリポジトリをクローンし、プロジェクト ディレクトリに移動します。
環境ファイルを作成します。
特定の構成で .env ファイルを編集します。
LINDORM_INSTANCE_ID: Lindorm インスタンス ID
USING_VPC_NETWORK: VPC ネットワーク上で実行している場合は true に設定し、それ以外の場合は false に設定します。
ユーザー名: Lindormアカウントのユーザー名
パスワード: Lindormアカウントのパスワード
TEXT_EMBEDDING_MODEL: デプロイされたテキスト埋め込みモデルの名前
TABLE_DATABASE: SQL 操作用のデータベース 注: この構成では、すべてのエンジンが同じユーザー名とパスワードを共有することを前提としています。
MCPサーバーの実行
uvをインストールする必要があります。mcp サーバーを直接起動します。
ビジュアルスタジオコード
Cline 拡張機能をインストールします。
/path/to/alibabacloud-lindorm-mcp-server/の下に.envファイルを作成します。必要に応じてパスと変数を置き換え、MCP 構成を .vscode/mcp.json から cline_mcp_settings.json にコピーします。
Cline 拡張機能を通じて MCP サーバーを起動します。
コンポーネント
LindormVectorSearchClient: 検索エンジンとベクター エンジンでフルテキスト検索とベクター検索を実行します。LindormWideTableClient: Lindorm 全体のテーブルに対して SQL 操作を実行します。
利用可能なツール
lindorm_retrieve_from_index: 既存のインデックス（または知識ベース）から全文検索とベクトル検索の両方を使用して取得し、集約された結果を返します。パラメータ
index_name: インデックス名、またはナレッジベース名
クエリ: ナレッジベースで検索したいクエリ
content_field: コンテンツテキストを格納するテキストフィールド。lindorm_get_index_mappingsツールを使ってインデックス構造から取得できます。
ベクトルフィールド: ベクトルインデックスを格納するベクトルフィールド。lindorm_get_index_mappingsツールを使ってインデックス構造から取得できます。
top_k: 返したい結果番号
lindorm_get_index_fields: インデックス (またはナレッジベース) のフィールド情報を取得します。特に、ベクトル格納フィールドとコンテンツ格納フィールドを取得します。パラメータ:
index_name: インデックス名、またはナレッジベース名
lindorm_list_all_index: 保有するすべてのインデックス (またはナレッジベース) を一覧表示します。lindorm_execute_sql: Lindorm データベースで SQL クエリを実行します。パラメータ
query: selectで始まる実行するSQLクエリ
lindorm_show_tables: Lindorm データベース内のすべてのテーブルを取得しますlindorm_describe_table: Lindorm データベース内のテーブル スキーマを取得します。パラメータ
table_name: テーブル名