Web Search MCP Server with ChromaDB Vector Database

ChromaDB ベクトルデータベースを使用した Web 検索 MCP サーバー

この MCP サーバーは、LangChain と ChromaDB を使用して、Web 検索およびベクトルデータベース機能を提供します。

機能

Web 検索

• 人気のライブラリ（LangChain、LlamaIndex、OpenAI）のドキュメントを検索します
• Web ページからコンテンツを抽出します

ベクトルデータベース（ChromaDB）

• ベクトル埋め込みを使ってドキュメントを保存・取得します
• セマンティック類似検索を実行します
• メタデータに基づいてドキュメントをフィルタリングします
• 効率化のためのバッチ操作に対応します

セットアップ

1. 依存関係をインストールします：

pip install -e .
# or
uv pip install -e .

2. 次の変数を含む .env ファイルを作成します：

# Serper API for web search
USER_AGENT=Mozilla/5.0
SERPER_API_URL=https://google.serper.dev/search
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key

# ChromaDB configuration
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./chroma_db
EMBEDDING_MODEL_NAME=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

# Transport mode (stdio or sse)
TRANSPORT=stdio

3. サーバーを実行します：

python main.py

利用可能なツール

Web 検索

• get_docs(query: str, library: str)：指定したライブラリのドキュメントを検索します

ベクトルデータベース（ChromaDB）

• add_document_to_vectordb(content: str, metadata: Optional[Dict[str, Any]])：単一のドキュメントを ChromaDB に追加します
• search_vectordb(query: str, top_k: int, filter_criteria: Optional[Dict[str, Any]])：ベクトルデータベースを検索します
• delete_document_from_vectordb(document_id: str)：ID を指定してドキュメントを削除します
• batch_add_documents_to_vectordb(documents: List[Dict[str, Any]])：複数のドキュメントをバッチで追加します
• create_retriever(search_type: str, search_kwargs: Optional[Dict[str, Any]])：ベクトルデータベース用のリトリーバーを作成します

使用例

# Add a document to the vector database
doc_id = await add_document_to_vectordb(
    content="This is a sample document about ChromaDB vector databases.",
    metadata={"source": "example", "category": "vector_db"}
)

# Search for similar documents
results = await search_vectordb(
    query="How do vector databases work?",
    top_k=2,
    filter_criteria={"category": "vector_db"}
)

# Delete a document
status = await delete_document_from_vectordb(document_id=doc_id)

# Add multiple documents at once
doc_ids = await batch_add_documents_to_vectordb([
    {
        "content": "Document 1 content",
        "metadata": {"source": "example", "category": "general"}
    },
    {
        "content": "Document 2 content",
        "metadata": {"source": "example", "category": "specific"}
    }
])

開発

• コードをフォーマットします：black . および isort .
• コードを lint します：ruff check .
• 型をチェックします：mypy .