DuckDB RAG MCP Sample
markdown 문서를 포함 벡터화하여 MCP에서 RAG로 설명할 수 있는 샘플입니다.
벡터화에는 Plamo-Embedding-1B 를 사용합니다.
기능
markdown 파일에서 텍스트 추출 및 벡터화
DuckDB를 사용하여 벡터 검색
Parquet 파일로 벡터 데이터 지속성
MCP에서 벡터 검색
Related MCP server: Library MCP
사용방법
벡터 데이터 생성
먼저 검색할 markdown 파일을 특정 디렉토리에 넣고 다음 명령을 사용하여 Parquet 파일로 변환하십시오.
uv run main.py --directory ~/path/to/markdown/files --parquet vectors.parquet
MCP 설정
빌드
다음 명령은 단일 바이너리를 dist/server 로 생성합니다.
uv run pyinstaller --clean --strip --noconfirm --onefile server.py
MCP 클라이언트 설정
사용하려는 클라이언트에 따라 설정하십시오.
Claude Desktop의 경우는 다음과 같은 느낌입니다.
VECTOR_PARQUET는 이전에 변환된 파일을 지정해야 합니다.
uv run mcp install server.py -v VECTOR_PARQUET=/path/to/vectors.parquet
다음과 같이 설정됩니다.
{
"mcpServers": {
"DuckDB-RAG-MCP-Sample": {
"command": "/path/to/dist/server",
"env": {
"VECTOR_PARQUET": "/path/to/vectors.parquet"
}
}
}
}
개발 서버 시작
uv run mcp dev server.py
라이센스
DuckDB RAG MCP Sample은 Apache License, Version 2.0에서 제공됩니다.