DuckDB RAG MCP Sample
markdown ドキュメントを埋め込みベクトル化して、MCP から RAG で解説できるようにするサンプルです。
ベクトル化には Plamo-Embedding-1B を使用しています。
機能
markdown ファイルからテキスト抽出・ベクトル化
DuckDB を使用したベクトル検索
Parquet ファイルによるベクトルデータの永続化
MCP からベクトル検索
Related MCP server: Library MCP
使用方法
ベクトルデータ生成
最初に検索対象にしたい markdown ファイルを特定のディレクトリに配置し、以下のコマンドで Parquet ファイルに変換してください。
uv run main.py --directory ~/path/to/markdown/files --parquet vectors.parquet
MCP の設定
ビルド
以下のコマンドでシングルバイナリが dist/server として生成されます。
uv run pyinstaller --clean --strip --noconfirm --onefile server.py
MCP のクライアント設定
利用したいクライアントに応じて設定してください。
Claude Desktop の場合は以下のような感じです。
VECTOR_PARQUET は先ほど変換したファイルを指定してください。
uv run mcp install server.py -v VECTOR_PARQUET=/path/to/vectors.parquet
以下のように設定されます。
{
"mcpServers": {
"DuckDB-RAG-MCP-Sample": {
"command": "/path/to/dist/server",
"env": {
"VECTOR_PARQUET": "/path/to/vectors.parquet"
}
}
}
}
開発用サーバー起動
uv run mcp dev server.py
ライセンス
DuckDB RAG MCP Sampleは、Apache License, Version 2.0の下で提供されています。