mcp-vector

轻量 MCP Server：把文档变成向量，用 HNSW 做近似最近邻（ANN）检索，并支持元数据过滤。给 Cursor / Claude 等 Agent 当 RAG 工具用，而不是再包一层巨型向量云。

范围收窄：讲清 MCP 工具怎么暴露、向量怎么来、HNSW 在搜什么。

解决什么问题

Agent 需要「按语义找文档」，但 embedding API、索引、过滤经常散落在脚本里。用 MCP 做成三个稳定工具：upsert、search、stats，任何兼容 MCP 的客户端都能调。

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技术栈

• Python 3.10+

• 自研简化 HNSW（分层图 + 贪心下降 + ef 候选集），零原生编译依赖，Windows/CI 可复现

• 默认 signed hashing 向量（离线可跑）；可选 OpenAI 兼容 POST /embeddings

• MCP：官方 SDK mcp（stdio）

架构

文本 → Embedder（hash / HTTP）→ L2 归一化向量
                              → HNSW 分层图
查询 → 同 Embedder → ANN top-N → 元数据精确过滤 → 返回片段
MCP stdio ── tools: upsert_document, search, index_stats

HNSW 实现是简化版（邻居选取为「最近 M 个」，不是论文里完整 heuristic）。原理与生产库（hnswlib）同一家族，便于对照实现差异。

快速启动

git clone https://github.com/xrykmb/mcp-vector.git
cd mcp-vector
python -m venv .venv
.\ .venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest
mcp-vector upsert --id pump --text "轴承每 2000 小时补脂" --meta source=manual
mcp-vector search "润滑周期" -k 3

MCP（Cursor mcp.json 示例）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-vector": {
      "command": "mcp-vector-server"
    }
  }
}

演示

索引默认写在 .mcp-vector/index.json。search 会打印 id、余弦相似度、文本、metadata。同一 --id 再次 upsert 会覆盖旧向量（重建图），不会留下幽灵邻居。

未来规划

• 真实 embedding（BGE / text-embedding-3）

• 与 mechmanual 手册切分打通

• 可选 hnswlib 后端做对照实验

License

MIT