MCP嵌入式存储服务器模板
这是一个用于构建MCP服务器的启动模板，该服务器使用向量嵌入来存储和检索信息。此模板为创建您自己的基于嵌入的知识存储系统提供了坚实的基础，该系统可以与Claude或其他兼容MCP的人工智能助手无缝集成。
目的
这个模板能帮助你快速开始构建：
- 一个为您的AI助手保留并回忆信息的个人知识库
- 一个针对您的文档和内容的语义搜索界面
- 为AI驱动应用打造的向量存储集成层
特点/特性
- 使用自动生成的嵌入存储内容
- 通过语义相似性搜索存储内容
- 通过工具和资源访问内容
- 使用内置提示进行常见操作
它是如何运作的
这个MCP服务器模板连接到向量嵌入API以：
- 将内容分成易于管理的部分
- 为每个部分生成嵌入表示
- 在数据库中同时存储内容和嵌入表示
- 利用向量相似性实现快速语义搜索
当你进行搜索时，系统会根据你的查询与存储的嵌入表示之间的语义相似性，找到存储内容中最相关的部分。
入门指南
# Clone the boilerplate
git clone https://github.com/yourusername/mcp-embedding-storage-boilerplate.git
cd mcp-embedding-storage-boilerplate
# Install dependencies
pnpm install
# Build the project
pnpm run build
# Start the server
pnpm start配置开发环境
克隆并构建完成后，您需要：
- 更新
package.json附上您的项目详情 - 修改API集成
src/使用您偏好的嵌入服务 - 定制工具和资源中的（内容/设置）
src/index.ts
与Claude桌面版的使用
将以下配置添加到您的 claude_desktop_config.json 文件：
{
"mcpServers": {
"your-embedding-storage": {
"command": "node /path/to/your/dist/index.js"
}
}
}然后重启Claude桌面版以连接到服务器。
实施工具
存储内容
使用自动生成的嵌入存储内容。
参数：
content要存储的内容path内容的唯一标识路径type（可选）：内容类型（例如，'markdown'）source（可选）：内容来源parentPath（可选）：父内容的路径（如适用）
搜索内容
使用向量相似性搜索内容。
参数：
query搜索查询maxMatches（可选）：要返回的最大匹配数
实施资源
搜索：{查询内容}
用于搜索内容的资源模板。
示例用法： search://machine learning basics
实施提示（或：执行提示）
存储新内容
一个提示，用于帮助使用嵌入存储新内容。
参数：
path内容的唯一标识符路径content要存储的内容
搜索知识
搜索知识的提示。
参数：
query搜索查询
集成选项
您可以将此模板与各种嵌入式API和向量数据库进行集成：
- OpenAI 嵌入式API
- Hugging Face 嵌入模型
- Chroma、Pinecone或其他向量数据库
- Vercel AI SDK（软件开发工具包）
许可证
麻省理工学院（MIT）