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RyanLisse

LanceDB MCP Server

by RyanLisse

LanceDB MCP サーバー

概要

LanceDBベクターデータベース操作のためのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー実装。このサーバーは、効率的なベクターストレージ、類似性検索、および関連メタデータを含むベクター埋め込みの管理を可能にします。

Related MCP server: KGrag MCP Server

コンポーネント

リソース

サーバーはベクター データベース テーブルをリソースとして公開します。

  • table://{name} : 埋め込みとメタデータを格納するベクターデータベーステーブル

    • 設定可能なベクトル次元

    • テキストメタデータのサポート

    • 効率的な類似検索機能

APIエンドポイント

テーブル管理

  • POST /table

    • 新しいベクターテーブルを作成する

    • 入力:

      {
        "name": "my_table",      # Table name
        "dimension": 768         # Vector dimension
      }

ベクトル演算

  • POST /table/{table_name}/vector

    • テーブルにベクターデータを追加する

    • 入力:

      {
        "vector": [0.1, 0.2, ...],  # Vector data
        "text": "associated text"    # Metadata
      }
  • POST /table/{table_name}/search

    • 類似ベクトルを検索

    • 入力:

      {
        "vector": [0.1, 0.2, ...],  # Query vector
        "limit": 10                  # Number of results
      }

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/lancedb_mcp.git
cd lancedb_mcp

# Install dependencies using uv
uv pip install -e .

Claude Desktopでの使用

# Add the server to your claude_desktop_config.json
"mcpServers": {
  "lancedb": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "run",
      "python",
      "-m",
      "lancedb_mcp",
      "--db-path",
      "~/.lancedb"
    ]
  }
}

発達

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Format code
black .
ruff .

環境変数

  • LANCEDB_URI : LanceDBストレージへのパス(デフォルト:「.lancedb」)

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

Related MCP Connectors

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  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables seamless integration with Weaviate vector databases, providing tools for semantic, keyword, and hybrid search across local or cloud instances. It supports schema management, collection retrieval, and multi-tenancy configurations through the Model Context Protocol.
    5
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables natural-language querying of structured data via Model Context Protocol, allowing AI agents to answer questions without SQL or API knowledge.
    -