búsqueda de incrustación de mcp

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que consulta una base de datos Turso que contiene incrustaciones y segmentos de transcripción. Esta herramienta permite a los usuarios buscar segmentos de transcripción relevantes mediante preguntas, sin generar nuevas incrustaciones.

Características

🔍 Búsqueda de similitud vectorial para segmentos de transcripción
Puntuación de relevancia basada en la similitud del coseno
📝 Metadatos de la transcripción completa (título del episodio, marcas de tiempo)
⚙️ Parámetros de búsqueda configurables (límite, puntuación mínima)
🔄 Agrupación eficiente de conexiones de bases de datos
🛡️ Manejo integral de errores
📈 Rendimiento optimizado para respuestas rápidas

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Configuración

Este servidor requiere configuración a través de su cliente MCP. A continuación, se muestran ejemplos para diferentes entornos:

Configuración de Cline

Agregue esto a su configuración de Cline MCP:

{ "mcpServers": { "mcp-embedding-search": { "command": "node", "args": ["/path/to/mcp-embedding-search/dist/index.js"], "env": { "TURSO_URL": "your-turso-database-url", "TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token" } } } }

Configuración del escritorio de Claude

Añade esto a tu configuración de Claude Desktop:

{ "mcpServers": { "mcp-embedding-search": { "command": "node", "args": ["/path/to/mcp-embedding-search/dist/index.js"], "env": { "TURSO_URL": "your-turso-database-url", "TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token" } } } }

API

El servidor implementa una herramienta MCP:

incrustaciones de búsqueda

Busque segmentos de transcripción relevantes utilizando similitud vectorial.

Parámetros:

question (cadena, obligatoria): el texto de consulta a buscar
limit (número, opcional): Número de resultados a devolver (predeterminado: 5, máximo: 50)
min_score (número, opcional): umbral mínimo de similitud (predeterminado: 0,5, rango: 0-1)

Formato de respuesta:

[ { "episode_title": "Episode Title", "segment_text": "Transcript segment content...", "start_time": 123.45, "end_time": 167.89, "similarity": 0.85 } // Additional results... ]

Esquema de base de datos

Esta herramienta espera una base de datos Turso con el siguiente esquema:

CREATE TABLE embeddings ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, transcript_id INTEGER NOT NULL, embedding TEXT NOT NULL, FOREIGN KEY(transcript_id) REFERENCES transcripts(id) ); CREATE TABLE transcripts ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, episode_title TEXT NOT NULL, segment_text TEXT NOT NULL, start_time REAL NOT NULL, end_time REAL NOT NULL );

La columna embedding debe contener incrustaciones vectoriales que puedan usarse con la función vector_distance_cos .

Desarrollo

Configuración

Clonar el repositorio
Instalar dependencias:

npm install

Construir el proyecto:

npm run build

Ejecutar en modo de desarrollo:

npm run dev

Publicación

El proyecto utiliza conjuntos de cambios para la gestión de versiones. Para publicar:

Crear un conjunto de cambios:

npm run changeset

Versionar el paquete:

npm run version

Publicar en npm:

npm run release

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

Licencia

Licencia MIT: consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

Construido sobre el Protocolo de Contexto Modelo
Diseñado para una búsqueda eficiente de similitud de vectores en bases de datos de transcripciones

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