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Local Search MCP Server

by yuzuponikemi
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Local Search MCP Server

A standalone, offline Wikipedia search server implementing the Model Context Protocol (MCP). This server enables AI assistants to search through locally-indexed Wikipedia content without requiring external API calls or internet connectivity.

日本語版 README はこちら

Features

  • Completely Offline: No external API dependencies (Google Search, etc.)

  • Free & Fast: Uses BM25 algorithm for efficient full-text search

  • MCP Compatible: Works with any MCP-compatible client (Claude Desktop, etc.)

  • Ollama Integration: Includes test client for Ollama-based agents

  • Easy Setup: Simple installation with uv package manager

Architecture

┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────┐ │ Ollama │ ◄────── │ MCP Client │ ◄────── │ Human │ │ (LLM) │ │ (test script) │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────┘ │ │ MCP Protocol ▼ ┌──────────────────┐ │ MCP Server │ │ (src/server.py) │ └──────────────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ BM25 Index │ │ (Wikipedia) │ └──────────────────┘

Installation

Prerequisites

  • Python 3.10 or higher

  • uv package manager

  • (Optional) Ollama with a tool-compatible model (e.g., command-r) for testing

Setup

  1. Clone the repository:

git clone https://github.com/yourusername/localsearch-mcp.git cd localsearch-mcp

  1. Install dependencies:

uv sync

  1. Build the Wikipedia index (first run only):

uv run python -m src # Press Ctrl+C after index is built

This will download English Wikipedia (~6.8M articles, ~20GB) and create a BM25 index in the data/ directory. The initial build takes significant time and disk space.

Usage

Running the MCP Server

uv run python -m src

The server will:

  1. Load the pre-built Wikipedia index

  2. Start listening for MCP requests on stdio

  3. Provide the search_wikipedia tool

Testing with Ollama

Simple Test (No LLM)

uv run tests/verify_with_ollama.py --simple

This tests the MCP connection and performs a direct search.

Full Agent Test (Requires Ollama)

# Make sure Ollama is running with a tool-compatible model ollama pull command-r ollama serve # In another terminal: uv run tests/verify_with_ollama.py

Expected output:

🤖 Starting MCP Client and connecting to Local Search Server... ✅ Connected. Available tools: ['search_wikipedia'] 👤 User Query: Pythonというプログラミング言語の歴史について、簡潔に教えて 🛠️ Agent requested 1 tool call(s) → Tool: search_wikipedia → Args: {'query': 'history of python programming language'} → Output length: 1523 chars 🤖 Agent Answer: Python was created by Guido van Rossum in the late 1980s...

Integration with Claude Desktop

Add this to your Claude Desktop MCP configuration:

{ "mcpServers": { "local-wiki-search": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "src"], "cwd": "/path/to/localsearch-mcp" } } }

Then restart Claude Desktop and you can use the Wikipedia search tool in your conversations.

Project Structure

localsearch-mcp/ ├── pyproject.toml # Dependencies and project metadata ├── README.md # This file ├── data/ # Index storage (created on first run) │ ├── .gitkeep │ └── wiki_index.pkl # BM25 index (not in git) ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── __main__.py # Entry point for `python -m src` │ ├── server.py # MCP server implementation │ └── indexer.py # BM25 indexing logic └── tests/ ├── __init__.py └── verify_with_ollama.py # Ollama integration test client

Available Tools

search_wikipedia

Search English Wikipedia for a given query using BM25 algorithm.

Parameters:

  • query (string, required): Search keywords

  • top_k (integer, optional): Number of results to return (default: 3, max: 10)

Returns: Formatted search results with titles, Wikipedia URLs, and content snippets.

Example:

# MCP tool call result = await session.call_tool( "search_wikipedia", arguments={"query": "python programming language", "top_k": 3} )

Customization

Using Simple English Wikipedia (for development)

For faster development/testing, use the lightweight Simple English Wikipedia:

Edit src/indexer.py:

# Change this line: ds = load_dataset("wikimedia/wikipedia", "20231101.en", split="train") # To (Simple English, limited to 10k articles): ds = load_dataset("wikimedia/wikipedia", "20231101.simple", split="train[:10000]")

This reduces disk space to ~500MB and builds in a few minutes.

Adjusting Index Size

You can limit the number of articles for testing:

# Limit to 1000 articles ds = load_dataset("wikimedia/wikipedia", "20231101.en", split="train[:1000]")

Development

Running Tests

# Simple MCP connection test uv run tests/verify_with_ollama.py --simple # Full Ollama agent test uv run tests/verify_with_ollama.py

Rebuilding Index

Delete data/wiki_index.pkl and restart the server.

Troubleshooting

Index Not Building

  • Check disk space (needs ~500MB for Simple Wikipedia, ~20GB for full)

  • Ensure stable internet connection for initial download

  • Check Python version (3.10+ required)

Ollama Connection Fails

  • Verify Ollama is running: ollama list

  • Ensure a tool-compatible model is installed: ollama pull command-r

  • Check Ollama API is accessible: curl http://localhost:11434

MCP Server Not Starting

  • Check dependencies: uv sync

  • Verify Python path in MCP config

  • Check for port conflicts

Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

License

MIT License - see LICENSE file for details

日本語版

概要

ローカル環境で動作する Wikipedia 検索 MCP サーバーです。外部 API に依存せず、完全にオフラインで動作します。

特徴

  • 完全オフライン: インターネット接続不要

  • 無料・高速: BM25 アルゴリズムによる効率的な全文検索

  • MCP 互換: Claude Desktop などの MCP 対応クライアントで使用可能

  • Ollama 統合: Ollama を使ったテストクライアント付属

  • 簡単セットアップ: uv による簡単インストール

インストール

必要要件

  • Python 3.10 以上

  • uv パッケージマネージャー

  • (オプション) テスト用の Ollama とツール対応モデル（例: command-r）

セットアップ手順

  1. リポジトリをクローン:

git clone https://github.com/yourusername/localsearch-mcp.git cd localsearch-mcp

  1. 依存関係をインストール:

uv sync

  1. Wikipedia インデックスを構築（初回のみ）:

uv run python -m src # インデックス構築後 Ctrl+C で終了

これにより英語版 Wikipedia（約680万記事、約20GB）がダウンロードされ、data/ ディレクトリに BM25 インデックスが作成されます。初回構築には時間とディスク容量が必要です。

使い方

MCP サーバーの起動

uv run src/server.py

サーバーは以下を実行します：

  1. 構築済み Wikipedia インデックスを読み込み

  2. 標準入出力で MCP リクエストを待機

  3. search_wikipedia ツールを提供

Ollama を使ったテスト

シンプルテスト（LLM なし）

uv run tests/verify_with_ollama.py --simple

MCP 接続と検索機能をテストします。

エージェントテスト（Ollama 必要）

# Ollama と llama3.2 モデルを起動 ollama pull llama3.2 ollama serve # 別のターミナルで実行: uv run tests/verify_with_ollama.py

Claude Desktop との統合

Claude Desktop の MCP 設定に以下を追加:

{ "mcpServers": { "local-wiki-search": { "command": "uv", "args": ["run", "/絶対パス/localsearch-mcp/src/server.py"] } } }

Claude Desktop を再起動すると、会話内で Wikipedia 検索が使えるようになります。

利用可能なツール

search_wikipedia

BM25 アルゴリズムを使って Wikipedia を検索します。

パラメータ:

  • query (文字列, 必須): 検索キーワード

  • top_k (整数, オプション): 返す結果の数（デフォルト: 3、最大: 10）

戻り値: タイトル、URL、本文スニペットを含む検索結果

カスタマイズ

完全版 Wikipedia を使用

src/indexer.py を編集:

# この行を変更: ds = load_dataset("wikipedia", "20220301.simple", split="train[:10000]") # 以下に変更: ds = load_dataset("wikipedia", "20231101.en", split="train")

注: 約20GB のディスクスペースと長い構築時間が必要です。

トラブルシューティング

インデックスが構築されない

  • ディスク容量を確認（Simple 版で約500MB、完全版で約20GB必要）

  • 初回ダウンロード用のインターネット接続を確認

  • Python バージョンを確認（3.10以上必要）

Ollama 接続エラー

  • Ollama が起動しているか確認: ollama list

  • llama3.2 がインストールされているか確認: ollama pull llama3.2

  • Ollama API にアクセス可能か確認: curl http://localhost:11434

ライセンス

MIT License

This server cannot be installed

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

How are these scores calculated?

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/yuzuponikemi/localsearch-mcp'

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