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MCP Server · 搜索检索

Litellm Vector Store MCP

一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,使Claude能够对LiteLLM向量存储进行语义搜索,查找相关代码、文档和配置文件。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
搜索代码搜索PythonClaude文档检索

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作者 / 组织
ancoleman
提供方
ancoleman
运行时
Python

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2

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选型结论

Litellm Vector Store MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python test_config.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "litellm-vector-store-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "test_config.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

LiteLLM矢量存储MCP服务器

生产准备就绪 模型上下文协议(MCP) 服务器,使Claude能够在LiteLLM向量存储中语义搜索相关代码、文档和配置文件。

✨ 特性

  • 🔍 语义搜索:使用自然语言查询搜索整个代码库
  • 📚 多矢量存储:动态搜索7+不同的框架代码库
  • 🔄 自动发现:从LiteLLM API自动列出可用的矢量存储
  • 📊 多种格式:获取Markdown(人类可读)或JSON(程序化)格式的结果
  • 📄 完整引用:每个结果的文件路径、相关性得分和内容片段
  • 🔒 安全:环境变量扩展,配置中没有明文API密钥
  • 🐳 Docker就绪:生产级集装箱化,便于部署
  • 🚀 符合MCP标准:遵循FastMCP的所有官方MCP最佳实践
  • 💬 Claude代码集成:本机CLI命令和.mcp.json支持
  • ⚡ 异步I/O:使用httpx进行非阻塞HTTP请求
  • ✅ 输入验证:Pydantic V2型号确保型号安全
  • 🎯 可操作错误:清晰、有用的错误消息,指导您找到解决方案

🚀 快速开始

5分钟后开始跑步: 看 QUICKSTART.md 获取完整的设置指南。

🐳 Docker镜像

GCP工件注册表中提供了预构建的多平台映像:

us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest

支持的平台:

  • ✅ linux/amd64 -英特尔/AMD处理器(Windows WSL、Linux、英特尔Mac)
  • ✅ linux/arm64 -ARM处理器(苹果Silicon Mac、ARM服务器)

无需构建! Docker会自动为您的系统提取正确的架构。

一个命令设置(安全方法)

# 1. Configure Docker for GCP and pull image
gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev --quiet
docker pull us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest

# 2. Add credentials to shell (SECURE - not in config files)
cat >> ~/.zshrc << 'EOF'
export LITELLM_API_KEY=sk-your-api-key
export LITELLM_VECTOR_STORE_ID=2341871806232657920
EOF
source ~/.zshrc

# 3. Add MCP server with environment variable expansion
claude mcp add-json --scope user litellm-vector-store '{
  "type": "stdio",
  "command": "docker",
  "args": [
    "run", "-i", "--rm",
    "-e", "LITELLM_API_KEY=${LITELLM_API_KEY}",
    "-e", "LITELLM_VECTOR_STORE_ID=${LITELLM_VECTOR_STORE_ID:-2341871806232657920}",
    "-e", "LITELLM_BASE_URL=${LITELLM_BASE_URL:-https://litellm.psolabs.com}",
    "us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest"
  ]
}'

# 4. Restart Claude Code completely (Cmd+Q, then reopen)

🔒 安全: 外壳环境中的API密钥,配置使用 ${LITELLM_API_KEY} (无明文)。

验证设置

# Check server is loaded
claude mcp list

# Should show: litellm-vector-store (stdio) - user scope

与克劳德一起测试

问克劳德:

What vector stores are available?

应该列出你的所有7个矢量库!

______________________________________________________________________

📚 文档

用户指南

指南目的
QUICKSTART.md ⭐从这里开始 -使用安全配置进行5分钟的Claude代码设置
安全.md 🔒安全的API密钥管理和最佳实践
用法_示例.mdClaude如何解读搜索结果
CLAUDE_CODE_SETUP.md详细的Claude桌面/代码集成指南
****Docker部署和分发

开发者指南

指南目的
改进_总结.md应用了所有MCP最佳实践
docs/MULTI_STORE_USAGE.md多矢量存储的使用和示例
docs/技术文档和架构
test_config.py配置验证器
test_multi_store.py多店铺功能测试

______________________________________________________________________

🎯 可用工具

litellm_list_vector_stores

发现LiteLLM实例中所有可用的矢量存储。

参数:

  • response_format (字符串,可选):输出格式-“markdown”或“json”(默认:“markdown)

克劳德用法示例:

What vector stores are available?

退货: 包含ID、名称和描述的7+矢量存储列表。

______________________________________________________________________

litellm_search_vector_store

使用带有完整引用的自然语言查询搜索向量存储。

参数:

  • query (字符串,必填):自然语言搜索查询(2-500个字符)
  • max_results (整数,可选):要返回的结果数(1-20,默认值:5)
  • response_format (字符串,可选):输出格式-“markdown”或“json”(默认:“markdown)
  • vector_store (字符串,可选):要搜索的矢量存储名称或ID(默认值:使用LITELL_Vector_store_ID)

例子:

{
  "query": "How is authentication implemented?",
  "max_results": 10,
  "response_format": "markdown",
  "vector_store": "panser-corpus"
}

克劳德用法示例:

Search panser-corpus for authentication code
Find Redis configuration in internal-corpus
Compare Docker setups across all frameworks

退货:

Markdown格式(默认):

# Vector Store Search Results

**Query:** How is the GKE cluster configured?
**Results Found:** 5

## Result 1: main.tf.txt
- **Relevance Score:** 0.3948
- **File Path:** `gs://...`
### Content:
[Terraform code...]

JSON格式:

{
  "query": "How is the GKE cluster configured?",
  "total_results": 5,
  "truncated": false,
  "results": [
    {
      "score": 0.3948,
      "filename": "main.tf.txt",
      "file_id": "gs://...",
      "content": "...",
      "attributes": {}
    }
  ]
}

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🐳 Docker部署

构建与运行

# Build image
docker build -t litellm-vector-store-mcp:latest .

# Run with docker-compose
docker-compose up -d

# View logs
docker-compose logs -f

# Stop
docker-compose down

分布

推送到Docker Hub以便于共享:

docker tag litellm-vector-store-mcp:latest yourusername/litellm-vector-store-mcp:latest
docker push yourusername/litellm-vector-store-mcp:latest

其他人可以拉动并使用:

docker pull yourusername/litellm-vector-store-mcp:latest

看 **** 完整的Docker指南。

______________________________________________________________________

🔧 配置

环境变量

变量必填默认描述
LITELLM_API_KEY✅ 是-您的LiteLLM API密钥
LITELLM_VECTOR_STORE_ID✅ 是-要搜索的矢量存储ID
LITELLM_BASE_URL没有https://litellm.psolabs.comlitellm服务器URL
或使用: http://localhost:5600 (gcloud代理)
VERTEX_AI_PROJECT否-谷歌云项目
VERTEX_AI_LOCATION没有us-east4顶点AI区域

注: 有关gcloud代理设置,请参阅 QUICKSTART.md中的高级配置

测试配置

python test_config.py

预期产量:

✓ SUCCESS! Vector store is accessible
  Found 10 results for test query

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🎓 MCP最佳实践

此服务器遵循所有官方MCP最佳实践:

✅ FastMCP框架:根据类型提示自动生成架构 ✅ Pydantic V2验证:类型安全输入验证 ✅ 工具注释: readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint ✅ 响应格式:支持JSON和Markdown ✅ 字符限制:25000个字符限制,智能截断 ✅ 可操作错误:引导用户找到解决方案的明确信息 ✅ 异步I/O:使用httpx进行非阻塞HTTP请求 ✅ 类型提示:全面覆盖所有类型 ✅ 综合文档:所有函数的详细文档字符串

看 改进_总结.md 了解完整细节。

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📖 用法示例

基本搜索

问克劳德:

Search the vector store for how Redis is configured

克劳德将:

  1. 呼叫 litellm_search_vector_store with query=“Redis是如何配置的”
  2. 接收包含文件路径和内容的结果
  3. 解释和说明配置

高级搜索

问克劳德:

Find all Terraform modules related to GKE, return 10 results in JSON format

克劳德将:

  1. 调用该工具 max_results=10 和 response_format="json"
  2. 接收结构化JSON数据
  3. 处理并呈现调查结果

后续问题

Based on those results, how does the GKE module differ from the bastion module?

克劳德将:

  1. 搜索这两个模块
  2. 比较实现
  3. 解释主要差异

看 用法_示例.md 更多示例。

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🔐 安全

看 安全.md 完整的安全指南。

推荐设置(安全)

✅ 使用环境变量扩展 -外壳环境中的API密钥,而不是配置文件:

# In ~/.zshrc
export LITELLM_API_KEY=sk-your-key
export LITELLM_VECTOR_STORE_ID=2341871806232657920

# In MCP config
"-e", "LITELLM_API_KEY=${LITELLM_API_KEY}"  // References env var, not plaintext

最佳实践

  • ✅ 环境变量:使用 ${VAR} 配置中的扩展(无明文密钥)
  • ✅ 外壳环境:将凭据存储在 ~/.zshrc 或单独文件
  • ✅ 非根容器:运行方式 mcp 用户(UID 1000)
  • ✅ 输入验证:Pydantic验证所有用户输入
  • ✅ 启动验证:启动前检查API密钥是否存在
  • ✅ 需要重新启动:添加env变量后,Claude代码必须重新启动

安全级别

方法安全设置
配置中的明文❌ 可怜容易
环境变量✅ 好简单
Docker环境文件✅✅ 更好中等
macOS钥匙扣✅✅✅ 最佳中等

看 安全.md 了解每种方法的详细实现。

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🛠️ 故障排除

身份验证失败错误

错误: "Error: Authentication failed. Please check your LITELLM_API_KEY..."

原因: Claude Code会话中未加载环境变量

解决方案:

# 1. Verify env vars are in ~/.zshrc
tail -5 ~/.zshrc  # Should show export LITELLM_API_KEY=...

# 2. COMPLETELY RESTART Claude Code (Cmd+Q, then reopen)
# Environment variables are only loaded when Claude Code starts

# 3. Verify in new terminal
echo $LITELLM_API_KEY | head -c 10  # Should show: sk-a8d9e2b

服务器无法启动

# Check environment variables
python test_config.py

# Test Docker manually
docker run -i --rm -e LITELLM_API_KEY=$LITELLM_API_KEY \
  -e LITELLM_VECTOR_STORE_ID=$LITELLM_VECTOR_STORE_ID \
  litellm-vector-store-mcp:latest

克劳德看不见工具

  1. 使用以下方式验证配置: claude mcp list
  2. 检查中的JSON语法 .mcp.json 或 ~/.claude.json
  3. 使用绝对路径(非相对路径)
  4. 完全重新启动Claude代码 (Cmd+Q)

搜索未返回任何结果

  1. 使用 litellm_list_vector_stores 查看可用商店
  2. 验证矢量存储ID或名称是否正确
  3. 尝试更广泛的搜索词
  4. 检查API键是否有权访问特定的矢量存储

看 CLAUDE_CODE_SETUP.md 和 安全.md 获取完整指南。

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🤝 贡献

欢迎投稿!此服务器如下:

  • MCP最佳实践:所有官方指南
  • 类型安全:Pydantic模型+类型提示
  • 文档:全面的文档字符串
  • 测试:验证 test_config.py

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📜 许可证

MIT许可证-随意修改和分发

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🔗 资源

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🚀 快速参考

Docker命令

# Configure Docker for GCP
gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev --quiet

# Pull image from Artifact Registry
docker pull us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest

# Run
docker run --rm -i \
  -e LITELLM_API_KEY=$LITELLM_API_KEY \
  -e LITELLM_VECTOR_STORE_ID=$LITELLM_VECTOR_STORE_ID \
  us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest

# Build locally (only if modifying)
docker build -t us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest .
docker push us-central1-docker.pkg.dev/ngfw-coe/litellm-vector-store-mcp/litellm-vector-store-mcp:latest

Python命令

# Install
pip install -r requirements.txt

# Test
python test_config.py

# Run
python server.py

克劳德集成

# Edit config
nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

# Restart Claude
killall Claude && open -a Claude

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📈 状态

  • ✅ 符合MCP协议
  • ✅ 生产就绪
  • ✅ Docker容器化
  • ✅ 完整记录
  • ✅ 类型安全
  • ✅ 安全强化

已准备好部署和分发! 🎉

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

语义搜索Python本地部署向量存储代码搜索文档检索MCP协议

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Litellm Vector Store MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python test_config.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Litellm Vector Store MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Litellm Vector Store MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Litellm Vector Store MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Litellm Vector Store MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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