Lindorm MCP 服务器

本仓库展示了如何为Lindorm（一个多模型NoSQL数据库）创建一个MCP服务器。

使用方法

在Lindorm上的配置

要使用此MCP服务器，请按照以下步骤操作：

1. 在阿里云上购买Lindorm宽表引擎、搜索引擎、向量引擎和AI引擎。
2. 按照官方指南部署文本嵌入模型。
3. 创建您的索引（知识库），并使用已部署的嵌入模型导入数据。

环境设置

1. 克隆此仓库并导航到项目目录。

2. 创建环境文件： shell cp .env.example .env

3. 根据您的具体配置编辑.env文件：

   • LINDORM_INSTANCE_ID: 您的Lindorm实例ID
   • USING_VPC_NETWORK: 如果在VPC网络中运行则设为true，否则设为false
   • USERNAME: 您的Lindorm账户用户名
   • PASSWORD: 您的Lindorm账户密码
   • TEXT_EMBEDDING_MODEL: 您已部署的文本嵌入模型名称
   • TABLE_DATABASE: 用于SQL操作的数据库 注意：此配置假设所有引擎共享相同的用户名和密码。

运行MCP服务器

您应该安装uv。 直接启动mcp服务器。 shell cd /path/to/alibabacloud-lindorm-mcp-server/

uv pip install .

uv run python -m src.lindorm_mcp_server.server

Visual Studio Code

1. 安装Cline扩展。
2. 在/path/to/alibabacloud-lindorm-mcp-server/下创建.env文件。
3. 将.vscode/mcp.json中的MCP配置复制到cline_mcp_settings.json中，并根据需要替换路径和变量。
4. 通过Cline扩展启动MCP服务器。

组件

• LindormVectorSearchClient: 在搜索和向量引擎上执行全文和向量搜索。
• LindormWideTableClient: 在Lindorm宽表上执行SQL操作。

可用工具

• lindorm_retrieve_from_index: 从现有的索引（或知识库）中检索信息，同时使用全文搜索和向量搜索，并返回聚合结果
  • 参数
    • index_name: 索引名称，也称为知识库名称
    • query: 您希望在知识库中搜索的查询
    • content_field: 存储内容文本的文本字段。您可以使用lindorm_get_index_mappings工具从索引结构中获取它
    • vector_field: 存储向量索引的向量字段。您可以使用lindorm_get_index_mappings工具从索引结构中获取它
    • top_k: 您希望返回的结果数量
• lindorm_get_index_fields: 获取索引（或知识库）的字段信息，特别是获取存储向量的字段和存储内容的字段。
  • 参数:
    • index_name: 索引名称，也称为知识库名称
• lindorm_list_all_index: 列出您拥有的所有索引（或知识库）。
• lindorm_execute_sql: 在Lindorm数据库上执行SQL查询。
  • 参数
    • query: 要执行的SQL查询，以select开头
• lindorm_show_tables: 获取Lindorm数据库中的所有表
• lindorm_describe_table: 获取Lindorm数据库中表的模式
  • 参数
    • table_name: 表名