Reaper MCP Server

# Анализ баз данных для MCP сервера ## Требования к хранилищу данных 1. Быстрый поиск по контенту промптов и ресурсов 2. Эффективное хранение и индексация больших объемов текстовых данных 3. Поддержка векторного поиска для семантического сходства 4. Масштабируемость и производительность 5. Кэширование часто используемых данных 6. Поддержка агрегаций и аналитики ## Сравнительный анализ ### MongoDB #### Преимущества - Гибкая схема данных - Хорошая производительность для операций чтения/записи - Простота использования - Поддержка шардинга #### Недостатки - Ограниченные возможности полнотекстового поиска - Нет встроенной поддержки векторного поиска - Более сложное масштабирование для поисковых операций ### Redis #### Преимущества - Экстремально быстрые операции в памяти - Отличное решение для кэширования - Поддержка различных структур данных - Встроенная поддержка TTL #### Недостатки - Ограниченный объем данных (зависит от RAM) - Нет полнотекстового поиска - Нет встроенной поддержки векторного поиска ### Elasticsearch #### Преимущества - Мощный полнотекстовый поиск - Встроенная поддержка векторного поиска (dense vectors) - Отличная масштабируемость - Богатые возможности агрегации - Интеграция с LangChain и другими AI инструментами - Поддержка аналитики в реальном времени #### Недостатки - Более сложная настройка и обслуживание - Требует больше ресурсов - Может быть избыточным для простых случаев ## Выбранное решение ### Основная архитектура 1. **Elasticsearch** как основное хранилище: - Хранение промптов, ресурсов и метаданных - Полнотекстовый и векторный поиск - Аналитика и агрегации 2. **Redis** для кэширования: - Кэширование часто используемых промптов - Хранение сессий и временных данных - Очереди для асинхронных операций ### Обоснование выбора 1. **Elasticsearch**: - Лучшая поддержка поисковых операций - Интеграция с AI инструментами (LangChain) - Масштабируемость и производительность - Поддержка векторного поиска для семантического поиска 2. **Redis**: - Улучшение производительности через кэширование - Эффективное управление сессиями - Поддержка очередей для асинхронных задач ### Схема данных #### Elasticsearch индексы ```json { "prompts": { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "keyword" }, "description": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "arguments": { "type": "nested" }, "vector": { "type": "dense_vector", "dims": 384 }, "created_at": { "type": "date" }, "updated_at": { "type": "date" } } } }, "resources": { "mappings": { "properties": { "uri": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "mime_type": { "type": "keyword" }, "vector": { "type": "dense_vector", "dims": 384 }, "metadata": { "type": "object" } } } } } ``` #### Redis структуры ``` # Кэш промптов prompt:{id} -> {prompt_data} prompt:recent -> [list of recent prompt ids] # Кэш ресурсов resource:{uri} -> {resource_data} resource:popular -> [sorted set of popular resources] # Сессии session:{id} -> {session_data} ``` ## План миграции 1. Настройка Elasticsearch и Redis 2. Создание индексов и маппингов 3. Миграция данных из PostgreSQL 4. Обновление сервисного слоя 5. Тестирование производительности 6. Постепенный переход на новую архитектуру ## Мониторинг и оптимизация 1. Elasticsearch метрики: - Время поиска - Использование индексов - Размер шардов 2. Redis метрики: - Hit/miss ratio - Использование памяти - Эвикция ключей