Solr MCP

モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してApache SolrインデックスにアクセスするためのPythonパッケージ。この統合により、ClaudeのようなAIアシスタントは、キーワード検索とベクター検索の両方の機能を組み合わせた強力な検索クエリをSolrインデックスに対して実行できるようになります。

特徴

• MCP サーバー: AI アシスタントとの統合のためのモデル コンテキスト プロトコルを実装します

• ハイブリッド検索: キーワード検索の精度とベクトル検索の意味理解を組み合わせる

• ベクトル埋め込み: Ollamaとnomic-embed-textを使用してドキュメントの埋め込みを生成します。

• 統合コレクション: ドキュメントコンテンツとベクター埋め込みの両方を同じコレクションに保存します

• Docker統合: Dockerとdocker-composeを使用した簡単なセットアップ

Related MCP server: WebSearch-MCP

クイックスタート

1. このリポジトリをクローンする

2. Docker で SolrCloud を起動します。

   docker-compose up -d

3. 依存関係をインストールします:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
   pip install poetry
   poetry install

4. サンプル ドキュメントを処理してインデックスを作成します。

   python scripts/process_markdown.py data/bitcoin-whitepaper.md --output data/processed/bitcoin_sections.json
   python scripts/create_unified_collection.py unified
   python scripts/unified_index.py data/processed/bitcoin_sections.json --collection unified

5. MCP サーバーを実行します。

   poetry run python -m solr_mcp.server

より詳細なセットアップと使用手順については、 QUICKSTART.mdガイドを参照してください。

要件

• Python 3.10以上

• Docker と Docker Compose

• SolrCloud 9.x

• Ollama（埋め込み生成用）

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

貢献

貢献を歓迎します！ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。