Solr MCP

Solr MCP

モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してApache SolrインデックスにアクセスするためのPythonパッケージ。この統合により、ClaudeのようなAIアシスタントは、キーワード検索とベクター検索の両方の機能を組み合わせた強力な検索クエリをSolrインデックスに対して実行できるようになります。

特徴

• MCP サーバー: AI アシスタントとの統合のためのモデル コンテキスト プロトコルを実装します
• ハイブリッド検索: キーワード検索の精度とベクトル検索の意味理解を組み合わせる
• ベクトル埋め込み: Ollamaとnomic-embed-textを使用してドキュメントの埋め込みを生成します。
• 統合コレクション: ドキュメントコンテンツとベクター埋め込みの両方を同じコレクションに保存します
• Docker統合: Dockerとdocker-composeを使用した簡単なセットアップ

クイックスタート

1. このリポジトリをクローンする
2. Docker で SolrCloud を起動します。
   docker-compose up -d
3. 依存関係をインストールします:
   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate pip install poetry poetry install
4. サンプル ドキュメントを処理してインデックスを作成します。
   python scripts/process_markdown.py data/bitcoin-whitepaper.md --output data/processed/bitcoin_sections.json python scripts/create_unified_collection.py unified python scripts/unified_index.py data/processed/bitcoin_sections.json --collection unified
5. MCP サーバーを実行します。
   poetry run python -m solr_mcp.server

より詳細なセットアップと使用手順については、 QUICKSTART.mdガイドを参照してください。

要件

• Python 3.10以上
• Docker と Docker Compose
• SolrCloud 9.x
• Ollama（埋め込み生成用）

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

貢献

貢献を歓迎します！ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。