Lindorm MCP Server

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。

環境設定

1. 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。
2. 環境ファイルを作成します。

3. 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

1. Cline 拡張機能をインストールします。
2. /path/to/alibabacloud-lindorm-mcp-server/の下に.envファイルを作成します。
3. 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。
4. 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