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Personal Knowledge-Base MCP Server

by AmnaSarwar522
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Personal Knowledge-Base MCP Server

学生所有のドキュメントコレクションに対して、Model Context Protocol (MCP)、Gemini embeddings、Qdrantを使用してセマンティック検索を提供するPersonal Knowledge-Base MCP Serverです。

プロジェクト概要

このプロジェクトは、個人知識ベースを呼び出し可能なMCPツールとして公開します。

キーワードマッチングに依存する代わりに、システムはユーザーのクエリをベクトル埋め込みに変換し、Qdrantから意味的に関連するドキュメントチャンクを取得します。

Related MCP server: Solarium

アーキテクチャ

User / MCP Client
       |
       v
MCP Server (FastMCP)
       |
       +----------------------+
       |                      |
       v                      v
 search_notes()        get_document()
       |
       v
Gemini Embedding API
       |
       v
Qdrant Vector Database
       |
       v
Ranked Chunks
       |
       v
Source + Page + Score + Text
## Features

* PDF document ingestion
* Page-by-page text extraction
* Recursive text chunking
* Gemini `gemini-embedding-001` embeddings
* Qdrant vector storage
* Semantic similarity search
* Source and page citations
* Confidence threshold for low-relevance queries
* Full-document retrieval
* Indexed-source listing
* MCP Inspector support

## MCP Tools

### `search_notes`

Searches the knowledge base using semantic similarity.

Arguments:

* `query`: search question or topic
* `top_k`: maximum number of results

Returns:

* similarity score
* source filename
* page number
* relevant text chunk

### `get_document`

Returns the complete text of an indexed PDF document.

Argument:

* `doc_id`: document filename

Example:

```text
Complex_Variables_Project_Report.pdf

list_source_documents

インデックス化されたすべてのソースドキュメントを一覧表示します。

出力例:

1. Complex_Variables_Project_Report.pdf

プロジェクト構造

Personal-Knowledge-MCP/
├── documents/
│   └── Complex_Variables_Project_Report.pdf
├── services/
│   ├── chunking.py
│   ├── embedding.py
│   ├── pdf_reader.py
│   └── qdrant_service.py
├── .env
├── .gitignore
├── evaluation.py
├── ingest.py
├── requirements.txt
└── server.py

セットアップ

1. 仮想環境の作成と有効化

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

2. 依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

3. Gemini APIキーの設定

プロジェクトルートに .env ファイルを作成します:

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

.env をGitにコミットしないでください。

4. Qdrantの起動

プロジェクトはローカルQdrantを以下で使用します:

http://localhost:6333

Dockerコマンドの例:

docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

ドキュメントの取り込み

PDFを以下の場所に配置します:

documents/

実行:

python ingest.py

取り込みパイプラインは以下を実行します:

PDF
 ↓
Page extraction
 ↓
Chunking
 ↓
Gemini embeddings
 ↓
Qdrant storage

保存された各チャンクには以下が含まれます:

text
page
source

MCPサーバーの実行

MCPインスペクターを起動:

mcp dev server.py

MCPサーバーはSTDIOトランスポートを使用します。

利用可能なツール:

search_notes
get_document
list_source_documents

検索評価

5つのクエリからなる小さな評価セットを使用して、期待される関連ページが少なくとも1つ、上位3件の検索結果に含まれるかどうかを確認しました。

評価結果:

Tests: 5
Successful hits: 5
Hit@3: 100%

評価クエリの例は以下の通りです:

  • 複素変数とは何か？

  • コーシー・リーマン方程式とは何か？

  • ラプラス変換は工学システムにどのように役立つか？

  • ラプラス変換とフーリエ変換の違いは何か？

  • FFTは音声ノイズ低減にどのように使われるか？

信頼度フィルタリング

検索ツールは、初期類似度しきい値を使用します:

0.60

例えば、関連クエリではスコアが約:

0.79
0.76
0.75

一方、無関係なクエリではスコアが約:

0.52

したがって、低スコアの結果はフィルタリングされ、ツールは以下を返します:

No confident match found.

技術

  • Python

  • FastMCP

  • Model Context Protocol (MCP)

  • Google Gemini Embeddings

  • Qdrant

  • PyMuPDF

  • LangChain Text Splitters

  • Docker

  • MCP Inspector

現在のナレッジソース

現在のデモンストレーションコーパスは:

Complex_Variables_Project_Report.pdf

このドキュメントは7ページで構成され、インデックス化された personal_knowledge コレクション用に30チャンクに分割されました。

セキュリティ

  • APIキーは .env に保存されます

  • .env は .gitignore によって除外されます

  • シークレットをソース管理にコミットしてはいけません

今後の改善

  • MarkdownおよびTXTドキュメントのサポート

  • ドキュメントレベルの永続IDの追加

  • 重複チャンク処理の改善

  • 評価データセットの拡張

  • さらなる検索メトリクスの追加

  • 複数ドキュメントコレクションのサポート

  • オプションのQdrant Cloudデプロイメントの追加

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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