vector-search-workflows

ベクトル検索ワークフロー（MCP Vector Search）

概要

mcp-vector-search を使用して、コードベースを ChromaDB にインデックス化し、セマンティック埋め込みで検索します。推奨される流れは、まず setup（初期化＋インデックス作成＋MCP 統合）を実行し、次に search を使用して、index または auto-index でデータを最新の状態に保つことです。

クイックスタート

pip install mcp-vector-search
mcp-vector-search setup
mcp-vector-search search "authentication logic"

setup は言語を検出して設定を初期化し、リポジトリをインデックス化して、MCP 統合（Claude Code、Cursor など）を設定します。

主なコマンド

インデックス作成

mcp-vector-search index
mcp-vector-search index --force
mcp-vector-search index reindex --all --force
mcp-vector-search index reindex path/to/file.py

自動インデックス作成の方法

mcp-vector-search auto-index setup --method all
mcp-vector-search auto-index status
mcp-vector-search auto-index check --auto-reindex --max-files 10
mcp-vector-search auto-index teardown --method all

検索

mcp-vector-search search "error handling patterns"
mcp-vector-search search "vector store initialization"

ステータスと診断

mcp-vector-search status
mcp-vector-search doctor

MCP 統合パターン

setup は、利用可能な場合はネイティブの claude mcp add を使用し、それ以外の場合は .mcp.json にフォールバックします。

一般的な .mcp.json エントリ：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-vector-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "mcp-vector-search", "mcp"],
      "env": {
        "MCP_ENABLE_FILE_WATCHING": "true"
      }
    }
  }
}

再インデックスのトリガー

• 依存関係の更新またはパーサーの変更
• 大規模なリファクタリング
• 新しい言語やファイル拡張子の追加
• ツールのアップグレード（バージョンの追跡によって再インデックスが実行されます）

ローカルでの利用パターン

• 開発用インストールには uv を使用します：uv sync --dev
• ツールのアップグレード後に設定とインデックスを再構築するには、setup --force を使用します
• MCP_ENABLE_FILE_WATCHING=true を設定して、ファイル監視を有効にしておきます

関連スキル

• toolchains/ai/protocols/model-context
• universal/main/model-context-builder