LanceDB MCP Server
Servidor MCP de LanceDB
Descripción general
Implementación de un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para operaciones con la base de datos vectorial LanceDB. Este servidor permite el almacenamiento eficiente de vectores, la búsqueda por similitud y la gestión de incrustaciones vectoriales con sus metadatos asociados.
Related MCP server: KGrag MCP Server
Componentes
Recursos
El servidor expone las tablas de bases de datos vectoriales como recursos:
table://{name}: Una tabla de base de datos vectorial que almacena incrustaciones y metadatosDimensiones vectoriales configurables
Compatibilidad con metadatos de texto
Capacidades eficientes de búsqueda de similitud
Puntos finales de API
Gestión de tablas
POST /tableCrear una nueva tabla de vectores
Aporte:
{ "name": "my_table", # Table name "dimension": 768 # Vector dimension }
Operaciones vectoriales
POST /table/{table_name}/vectorAgregar datos vectoriales a una tabla
Aporte:
{ "vector": [0.1, 0.2, ...], # Vector data "text": "associated text" # Metadata }
POST /table/{table_name}/searchBuscar vectores similares
Aporte:
{ "vector": [0.1, 0.2, ...], # Query vector "limit": 10 # Number of results }
Instalación
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/lancedb_mcp.git
cd lancedb_mcp
# Install dependencies using uv
uv pip install -e .Uso con Claude Desktop
# Add the server to your claude_desktop_config.json
"mcpServers": {
"lancedb": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"python",
"-m",
"lancedb_mcp",
"--db-path",
"~/.lancedb"
]
}
}Desarrollo
# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"
# Run tests
pytest
# Format code
black .
ruff .Variables de entorno
LANCEDB_URI: Ruta de almacenamiento de LanceDB (valor predeterminado: ".lancedb")
Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Universal persistent memory and knowledge retrieval layer for AI agents and LLMs.
A collaborative substrate over your data: vector, knowledge graph, SQL, geospatial, streaming.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
Hosted persistent memory with semantic search, importance and TTL for AI agents.
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