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:
- 获取有关《星球大战》行星的详细信息
- 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:
- 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 - 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:
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
- 启动服务器:
npm start- 服务器将通过stdin/stdout监听MCP请求。
- AI模型可以使用以下示例查询与服务器交互:
// Fetch planet details
{
"name": "fetch_planet_name",
"arguments": {
"name": "Tatooine"
}
}
// Find similar planets
{
"name": "find_planets_which_are_similar",
"arguments": {
"name": "Tatooine"
}
}