LanceDB MCP 서버

개요

LanceDB 벡터 데이터베이스 작업을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현입니다. 이 서버는 효율적인 벡터 저장, 유사성 검색, 그리고 관련 메타데이터를 포함한 벡터 임베딩 관리를 지원합니다.

Related MCP server: KGrag MCP Server

구성 요소

자원

서버는 벡터 데이터베이스 테이블을 리소스로 노출합니다.

• table://{name} : 임베딩과 메타데이터를 저장하는 벡터 데이터베이스 테이블

  • 구성 가능한 벡터 차원

  • 텍스트 메타데이터 지원

  • 효율적인 유사성 검색 기능

API 엔드포인트

테이블 관리

• POST /table

  • 새로운 벡터 테이블 만들기

  • 입력:

    지엑스피1

벡터 연산

• POST /table/{table_name}/vector

  • 테이블에 벡터 데이터 추가

  • 입력:

    {
      "vector": [0.1, 0.2, ...],  # Vector data
      "text": "associated text"    # Metadata
    }

• POST /table/{table_name}/search

  • 비슷한 벡터 검색

  • 입력:

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

설치

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

# Install dependencies using uv
uv pip install -e .

Claude Desktop과 함께 사용

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

개발

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

# Run tests
pytest

# Format code
black .
ruff .

환경 변수

• LANCEDB_URI : LanceDB 저장소 경로(기본값: ".lancedb")

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.