솔르 MCP

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Apache Solr 인덱스에 접근하기 위한 Python 패키지입니다. 이 통합을 통해 Claude와 같은 AI 비서가 키워드 검색과 벡터 검색 기능을 결합하여 Solr 인덱스에 대한 강력한 검색 쿼리를 수행할 수 있습니다.

특징

• MCP 서버 : AI 어시스턴트와의 통합을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현합니다.

• 하이브리드 검색 : 키워드 검색 정확도와 벡터 검색 의미 이해를 결합합니다.

• 벡터 임베딩 : Ollama와 nomic-embed-text를 사용하여 문서에 대한 임베딩을 생성합니다.

• 통합 컬렉션 : 문서 콘텐츠와 벡터 임베딩을 모두 동일한 컬렉션에 저장합니다.

• Docker 통합 : Docker 및 docker-compose를 사용한 간편한 설정

Related MCP server: WebSearch-MCP

빠른 시작

1. 이 저장소를 복제하세요

2. Docker로 SolrCloud 시작:

   지엑스피1

3. 종속성 설치:

   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate pip install poetry poetry install

4. 샘플 문서를 처리하고 색인화합니다.

   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 서버를 실행합니다.

   poetry run python -m solr_mcp.server

더 자세한 설정 및 사용 지침은 QUICKSTART.md 가이드를 참조하세요.

요구 사항

• Python 3.10 이상

• Docker와 Docker Compose

• 솔라클라우드 9.x

• Ollama(임베딩 생성용)

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

기여하다

기여를 환영합니다! 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.