语义搜索服务器

Couchbase模型上下文协议服务器

该项目演示了模型上下文协议（MCP）服务器的实现，该服务器使用Couchbase的矢量搜索功能为《星球大战》行星提供语义搜索功能。

概述

模型上下文协议（MCP）是人工智能模型与外部工具和数据源交互的标准化方式。此实现创建了一个MCP服务器，允许AI模型：

1. 获取有关《星球大战》行星的详细信息
2. 基于向量嵌入找到相似的行星

运作原理

模型上下文协议集成

服务器实现了两个主要的MCP工具：

{
tools: [
{
name: "fetch_planet_name",
description: "Fetch a Star Wars planet by name",
inputSchema: // ... schema for planet name
},
{
name: "find_planets_which_are_similar",
description: "Find similar planets by name to the given name",
inputSchema: // ... schema for planet name
}
]
}

这些工具可以被支持模型上下文协议的AI模型发现和调用。

沙发床矢量搜索

该实现使用Couchbase的矢量搜索功能来查找类似的行星：

1. Couchbase中的每个行星文档都包含一个 embedding 包含行星特征矢量表示的场
2. 在寻找类似行星时：
   • 检索源行星的嵌入
   • 使用Couchbase的矢量搜索来寻找具有相似嵌入的行星
   • 返回前5个最相似的行星

主要特点

• 高效矢量搜索：利用Couchbase的矢量搜索索引进行快速相似性查找
• 超时保护：实现搜索和文档获取操作的超时
• 连接管理：通过清理正确管理Couchbase连接
• 错误处理：全面的错误处理和调试支持
• 类型安全：具有正确类型定义的完整TypeScript实现

设置

先决条件

• Node.js
• 具有矢量搜索功能的Couchbase服务器
• 环境变量：
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  COUCHBASE_URL=
  COUCHBASE_USERNAME=
  COUCHBASE_PASSWORD=
  COUCHBASE_BUCKET=
  COUCHBASE_SCOPE=
  COUCHBASE_COLLECTION=
  

数据结构

每个行星文件都应遵循以下结构：

interface StarWarsCharacter {
name: string;
rotation_period: string;
orbital_period: string;
diameter: string;
climate: string;
gravity: string;
terrain: string;
surface_water: string;
population: string;
residents: string[];
films: string[];
created: string;
edited: string;
url: string;
embedding?: number[]; // Vector embedding for similarity search
}

矢量搜索索引

在Couchbase中创建一个名为的向量搜索索引 vector-search-index 该索引 embedding 现场。

用法

1. 启动服务器：

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   npm start
   

2. 服务器将通过stdin/stdout监听MCP请求。

3. AI模型可以使用以下示例查询与服务器交互：

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   // Fetch planet details
   {
     "name": "fetch_planet_name",
     "arguments": {
       "name": "Tatooine"
     }
   }
   
   // Find similar planets
   {
     "name": "find_planets_which_are_similar",
     "arguments": {
       "name": "Tatooine"
     }
   }