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MCP Embedding Search

mcp-임베딩-검색

임베딩과 전사본 세그먼트가 포함된 Turso 데이터베이스를 쿼리하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 새로운 임베딩을 생성하지 않고도 질문을 통해 관련 전사본 세그먼트를 검색할 수 있습니다.

특징

  • 🔍 전사체 세그먼트에 대한 벡터 유사성 검색
  • 📊 코사인 유사도 기반 관련성 점수
  • 📝 전체 대본 메타데이터(에피소드 제목, 타임스탬프)
  • ⚙️ 구성 가능한 검색 매개변수(제한, 최소 점수)
  • 🔄 효율적인 데이터베이스 연결 풀링
  • 🛡️ 포괄적인 오류 처리
  • 📈 빠른 응답을 위해 성능이 최적화되었습니다.

구성

이 서버를 사용하려면 MCP 클라이언트를 통한 구성이 필요합니다. 다음은 다양한 환경에 대한 예시입니다.

클라인 구성

Cline MCP 설정에 다음을 추가하세요.

지엑스피1

클로드 데스크톱 구성

Claude Desktop 구성에 다음을 추가하세요.

{ "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

서버는 하나의 MCP 도구를 구현합니다.

검색_임베딩

벡터 유사성을 사용하여 관련 전사본 세그먼트를 검색합니다.

매개변수:

  • question (문자열, 필수): 검색할 쿼리 텍스트
  • limit (숫자, 선택 사항): 반환할 결과 수(기본값: 5, 최대값: 50)
  • min_score (숫자, 선택 사항): 최소 유사도 임계값(기본값: 0.5, 범위: 0-1)

응답 형식:

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

데이터베이스 스키마

이 도구는 다음 스키마를 갖춘 Turso 데이터베이스를 예상합니다.

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 );

embedding 열에는 vector_distance_cos 함수와 함께 사용할 수 있는 벡터 임베딩이 포함되어야 합니다.

개발

설정

  1. 저장소를 복제합니다
  2. 종속성 설치:
npm install
  1. 프로젝트를 빌드하세요:
npm run build
  1. 개발 모드에서 실행:
npm run dev

출판

이 프로젝트에서는 버전 관리를 위해 변경 세트를 사용합니다. 게시하려면 다음을 수행하세요.

  1. 변경 세트를 만듭니다.
npm run changeset
  1. 패키지 버전:
npm run version
  1. npm에 게시:
npm run release

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

MIT 라이센스 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

감사의 말

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

벡터 유사성을 사용하여 Turso 데이터베이스에서 전사본 세그먼트를 검색하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 사용자는 새로운 임베딩을 생성하지 않고도 질문을 통해 관련 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.

  1. 특징
    1. 구성
      1. 클라인 구성
      2. 클로드 데스크톱 구성
    2. API
      1. 검색\_임베딩
    3. 데이터베이스 스키마
      1. 개발
        1. 설정
        2. 출판
      2. 기여하다
        1. 특허
          1. 감사의 말

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