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语义搜索服务器

一个提供语义搜索功能的MCP服务器，通过连接Claude Desktop和Cloudflare Workers后端实现向量化搜索。

  • by dannwaneri
  • JavaScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 dannwaneri/vectorize-mcp-server

使用说明

矢量化MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，通过使用Vectorize将Claude Desktop连接到Cloudflare Workers后端来提供语义搜索功能。

建筑

Claude Desktop ──stdio──> MCP Server ──HTTP──> Vectorize Worker ──> Vectorize Index

这是一个 混合式体系结构 -MCP服务器在本地运行，并将Claude Desktop桥接到远程Cloudflare Workers后端。

特性

  • 语义搜索工具：使用向量相似度进行自然语言搜索
  • stdio运输：与Claude Desktop和其他MCP客户端配合使用
  • 远程后端：Cloudflare Workers上发生了繁重的工作（嵌入、矢量搜索）
  • 类型安全：完整的TypeScript实现

先决条件

安装

1.克隆并安装：

git clone https://github.com/dannwaneri/vectorize-mcp-server.git
cd vectorize-mcp-server
npm install

2.构建：

npm run build

3.配置克劳德桌面：

编辑您的Claude Desktop配置文件：

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加此服务器：

{
  "mcpServers": {
    "vectorize-search": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/vectorize-mcp-server/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

4.重新启动克劳德桌面

用法

服务器向Claude公开了一个工具：

semantic_search

使用语义相似度搜索知识库。

参数：

  • query （字符串，必填）：自然语言搜索查询
  • topK （number，可选）：要返回的结果数（默认值：5）

Claude Desktop中的示例：

Search for information about AI embeddings

克劳德将自动使用 semantic_search 工具并返回具有相似性得分的结果。

运作原理

  1. Claude发送查询 通过stdio连接到MCP服务器
  2. MCP服务器转发 通过HTTP向Vectorize Worker查询
  3. Worker生成嵌入 使用Workers AI
  4. 矢量化搜索 对于相似的向量
  5. 结果反馈 通过MCP服务器连接到Claude
  6. 克劳德综合 使用搜索结果回答

配置

更改后端URL

编辑 src/index.ts 并更新Worker URL：

const WORKER_URL = "https://your-worker.workers.dev";

然后重建：

npm run build

调整结果计数

默认值 topK 是5。用户可以覆盖此内容：

Search for "databases" and show me 10 results

发展

在开发模式下运行：

npm run dev

生产建设：

npm run build

本地测试：

node dist/index.js

服务器将输出： Vectorize MCP server running on stdio

查询示例

在Claude Desktop中尝试以下操作：

What do you know about vector databases?

Find information about RAG systems

Search for anything related to Cloudflare Workers

Tell me about machine learning at the edge

响应格式

该工具返回JSON：

  • query：原始搜索查询
  • resultsCount：找到的结果数量
  • results：匹配数组：
    • id：条目标识符
    • score：相似性得分（0-1，越高越好）
    • content：实际内容
    • category：内容类别

Claude会自动解析并自然呈现。

故障排除

服务器未出现在Claude Desktop中：

  1. 检查配置文件路径是否正确
  2. 验证到的绝对路径 dist/index.js
  3. 确保您完全重新启动了Claude Desktop（退出，而不仅仅是关闭）
  4. 检查开发人员控制台（Claude Desktop中的Ctrl+Shift+I）

“未连接”错误：

  1. 确保Worker已部署且可访问
  2. 检查 WORKER_URL 在 src/index.ts
  3. 验证Worker是否已填充数据(POST /populate)

未返回任何结果：

  1. 使用Worker填充Vectorize索引 /populate 端点
  2. 尝试更广泛的搜索词
  3. 检查Worker日志 wrangler tail

技术栈

  • TypeScript：类型安全开发
  • @模型上下文协议/sdk：官方MCP SDK
  • Node.js：运行时环境
  • stdio传输：标准MCP通信方法

相关项目

为什么是这种架构？

优势：

  • 与Claude Desktop配合使用（需要stdio）
  • 后端在边缘运行（快速、可扩展）
  • 可以在多个客户端之间共享Worker后端
  • 远程进行大量处理（嵌入、搜索）

权衡：

  • 需要本地服务器和远程Worker
  • 额外的网络跳数会增加延迟（~50-100ms）
  • 需要保持本地服务器运行

有关完全远程的解决方案，请参阅 mcp服务器工作器.

许可证

麻省理工学院

作者

丹尼尔·恩瓦内里- GitHub | Upwork

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