DuckDB-RAG-MCP-Sample

# 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](https://tech.preferred.jp/ja/blog/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 ## 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。 ```bash 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。 ```bash 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。 ```JSON:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json { "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 ```bash 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。