DuckDB RAG MCP Sample

markdown 문서를 포함 벡터화하여 MCP에서 RAG로 설명할 수 있는 샘플입니다.

벡터화에는 Plamo-Embedding-1B 를 사용합니다.

기능

• markdown 파일에서 텍스트 추출 및 벡터화

• DuckDB를 사용하여 벡터 검색

• Parquet 파일로 벡터 데이터 지속성

• MCP에서 벡터 검색

Related MCP server: Library MCP

사용방법

벡터 데이터 생성

먼저 검색할 markdown 파일을 특정 디렉토리에 넣고 다음 명령을 사용하여 Parquet 파일로 변환하십시오.

uv run main.py --directory ~/path/to/markdown/files --parquet vectors.parquet

MCP 설정

빌드

다음 명령은 단일 바이너리를 dist/server 로 생성합니다.

uv run pyinstaller --clean --strip --noconfirm --onefile server.py

MCP 클라이언트 설정

사용하려는 클라이언트에 따라 설정하십시오.

Claude Desktop의 경우는 다음과 같은 느낌입니다.

VECTOR_PARQUET는 이전에 변환된 파일을 지정해야 합니다.

uv run mcp install server.py -v VECTOR_PARQUET=/path/to/vectors.parquet

다음과 같이 설정됩니다.

{
  "mcpServers": {
    "DuckDB-RAG-MCP-Sample": {
      "command": "/path/to/dist/server",
      "env": {
        "VECTOR_PARQUET": "/path/to/vectors.parquet"
      }
    }
  }
}

개발 서버 시작

uv run mcp dev server.py

라이센스

DuckDB RAG MCP Sample은 Apache License, Version 2.0에서 제공됩니다.