埋め込みとトランスクリプトセグメントを含むTursoデータベースにクエリを実行するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このツールを使用すると、ユーザーは新しい埋め込みを生成することなく、質問することで関連するトランスクリプトセグメントを検索できます。
🔍 トランスクリプトセグメントのベクトル類似性検索
📊 コサイン類似度に基づく関連性スコアリング
📝 完全なトランスクリプトメタデータ（エピソードタイトル、タイムスタンプ）
⚙️ 設定可能な検索パラメータ（制限、最小スコア）
🔄効率的なデータベース接続プーリング
🛡️ 包括的なエラー処理
📈 素早い応答のために最適化されたパフォーマンス
Related MCP server: YouTube MCP Server
このサーバーはMCPクライアント経由で設定する必要があります。以下に、様々な環境における設定例を示します。
Cline MCP 設定に以下を追加します:
{
"mcpServers": {
"mcp-embedding-search": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-embedding-search/dist/index.js"],
"env": {
"TURSO_URL": "your-turso-database-url",
"TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token"
}
}
}
}Claude Desktop の構成にこれを追加します:
{
"mcpServers": {
"mcp-embedding-search": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-embedding-search/dist/index.js"],
"env": {
"TURSO_URL": "your-turso-database-url",
"TURSO_AUTH_TOKEN": "your-turso-auth-token"
}
}
}
}サーバーは 1 つの MCP ツールを実装します。
ベクトル類似性を使用して関連するトランスクリプトセグメントを検索します。
パラメータ:
question （文字列、必須）: 検索するクエリテキスト
limit (数値、オプション): 返される結果の数 (デフォルト: 5、最大: 50)
min_score (数値、オプション): 類似度の最小しきい値 (デフォルト: 0.5、範囲: 0-1)
応答形式:
[
{
"episode_title": "Episode Title",
"segment_text": "Transcript segment content...",
"start_time": 123.45,
"end_time": 167.89,
"similarity": 0.85
}
// Additional results...
]このツールでは、次のスキーマを持つ Turso データベースが必要です。
CREATE TABLE embeddings (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
transcript_id INTEGER NOT NULL,
embedding TEXT NOT NULL,
FOREIGN KEY(transcript_id) REFERENCES transcripts(id)
);
CREATE TABLE transcripts (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
episode_title TEXT NOT NULL,
segment_text TEXT NOT NULL,
start_time REAL NOT NULL,
end_time REAL NOT NULL
);embedding列には、 vector_distance_cos関数で使用できるベクトル埋め込みが含まれている必要があります。
リポジトリをクローンする
依存関係をインストールします:
npm installプロジェクトをビルドします。
npm run build開発モードで実行:
npm run devこのプロジェクトではバージョン管理に変更セットを使用しています。公開するには：
変更セットを作成します。
npm run changesetパッケージのバージョン:
npm run versionnpm に公開:
npm run release貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。
MIT ライセンス - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
モデルコンテキストプロトコルに基づいて構築
転写データベースにおける効率的なベクトル類似性検索のために設計
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
An MCP server that provides tools to discover and retrieve podcast episodes transcripts.
MCP server for structured access to Lenny Rachitsky podcast transcripts. For content creators.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/spences10/mcp-embedding-search'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server