Metis MCP Tools

Metis MCP ツール

このリポジトリには、Metis RAG アプリケーションを強化するために設計された Model Context Protocol（MCP）ツールが含まれています。これらのツールは、データベース管理、ベクトルストア操作、ドキュメント処理、LLM との対話機能を提供します。

MCP とは？

Model Context Protocol（MCP）は、言語モデルが外部のツールやリソースとやり取りするための標準化された方法です。モデルは、トレーニングデータの範囲を超えて、データへのアクセス、アクションの実行、専門的な機能の活用ができます。

ツールの概要

このリポジトリには、以下の MCP ツールが含まれています。

1. データベース管理ツール

データベース管理ツールは、Metis アプリケーションで PostgreSQL データベースを操作する機能を提供します。

機能：

• データベース接続を初期化する
• SQL クエリを実行する
• テーブルのスキーマを取得する
• データベースのテーブルを一覧表示する

使用例：

// Initialize a database connection
const dbResult = await useMcpTool({
  serverName: 'database-tool',
  toolName: 'init_database_connection',
  arguments: {
    host: 'localhost',
    port: 5432,
    database: 'metis_db',
    user: 'metis_user',
    password: 'password123'
  }
});

// Execute a query
const queryResult = await useMcpTool({
  serverName: 'database-tool',
  toolName: 'execute_query',
  arguments: {
    query: 'SELECT * FROM documents LIMIT 10'
  }
});

2. ベクトルストアツール

ベクトルストアツールは、Metis アプリケーションで Chroma などのベクトルデータベースを操作する機能を提供します。

機能：

• ベクトルストア接続を初期化する
• コレクションを作成、管理する
• コレクションにドキュメントを追加する
• 類似するドキュメントをコレクションから検索する
• コレクションからドキュメントを削除する

使用例：

// Initialize a vector store connection
const vsResult = await useMcpTool({
  serverName: 'vector-store-tool',
  toolName: 'init_vector_store',
  arguments: {
    host: 'localhost',
    port: 8000
  }
});

// Create a collection
const collectionResult = await useMcpTool({
  serverName: 'vector-store-tool',
  toolName: 'get_or_create_collection',
  arguments: {
    name: 'metis_documents'
  }
});

// Query the collection
const queryResult = await useMcpTool({
  serverName: 'vector-store-tool',
  toolName: 'query_collection',
  arguments: {
    queryTexts: ['How does quantum computing work?'],
    nResults: 5
  }
});

3. ドキュメント処理ツール

ドキュメント処理ツールは、Metis アプリケーションでドキュメントの読み込み、処理、チャンク分割を行う機能を提供します。

機能：

• さまざまなファイル形式（PDF、DOCX、TXT、MD）からドキュメントを読み込む
• 処理のためにドキュメントをチャンクに分割する
• ドキュメントからコードブロックを抽出する
• ドキュメントの構造を分析する

使用例：

// Load a document
const docResult = await useMcpTool({
  serverName: 'document-processing-tool',
  toolName: 'load_document',
  arguments: {
    filePath: '/path/to/document.pdf'
  }
});

// Chunk the document
const chunkResult = await useMcpTool({
  serverName: 'document-processing-tool',
  toolName: 'chunk_document',
  arguments: {
    text: docResult.document.pageContent,
    chunkSize: 1000,
    chunkOverlap: 200,
    metadata: docResult.document.metadata
  }
});

4. LLM 対話ツール

LLM 対話ツールは、Metis アプリケーションで言語モデルとやり取りする機能を提供します。

機能：

• さまざまなプロバイダー（OpenAI、Anthropic）の LLM モデルを初期化する
• LLM でテキストを生成する
• 構造化された生成にプロンプトテンプレートを使用する
• テキストの埋め込みを生成する

使用例：

// Initialize an LLM model
const llmResult = await useMcpTool({
  serverName: 'llm-interaction-tool',
  toolName: 'init_llm_model',
  arguments: {
    modelId: 'gpt4',
    provider: 'openai',
    modelName: 'gpt-4',
    apiKey: 'your-api-key',
    temperature: 0.7
  }
});

// Generate text with a prompt template
const genResult = await useMcpTool({
  serverName: 'llm-interaction-tool',
  toolName: 'use_prompt_template',
  arguments: {
    modelId: 'gpt4',
    template: 'Summarize the following text: {text}',
    variables: {
      text: 'Long document content here...'
    }
  }
});

インストールとセットアップ

Metis アプリケーションでこれらの MCP ツールを使用するには、以下の手順に従います。

1. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/dagron78/metis-mcp-demo.git
   

2. 依存関係をインストールします。

   cd metis-mcp-demo
   npm install
   

3. 使用する MCP サーバーを起動します。

   node tools/database-tool.js
   node tools/vector-store-tool.js
   node tools/document-processing-tool.js
   node tools/llm-interaction-tool.js
   

4. MCP クライアントを使用して、アプリケーションから MCP サーバーに接続します。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。プルリクエストを送信するか、イシューを作成して、これらのツールの改善や新しいツールの追加にご協力ください。

ライセンス

MIT