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🚀 百度向量数据库MCP Server

百度向量数据库MCP Server提供了对百度云向量数据库功能的访问，方便开发者使用相关服务，与各类支持模型上下文协议的大语言模型应用程序协同工作。

🚀 快速开始

前提条件

在使用百度云向量数据库MCP Server之前，请确保你具备以下条件：

Python 3.10 或更高版本
已安装uv用于运行MCP Server

安装与运行

使用百度云向量数据库MCP Server的推荐方式是通过uv运行，而无需进行安装。具体步骤如下：

克隆代码仓库：

git clone https://github.com/baidu/mochow-mcp-server-python.git
cd mochow-mcp-server-python

直接通过uv运行，其中endpoint和api-key根据实际需要修改：

uv run src/mochow_mcp_server/server.py 
uv run src/mochow_mcp_server/server.py --endpoint http://127.0.0.1:8287 --api-key mochow

或者，在src/mochow_mcp_server/目录中修改.env文件来设置环境变量，再使用以下命令运行服务器：

uv run src/mochow_mcp_server/server.py

✨ 主要特性

百度云向量数据库MCP Server可以与各种支持模型上下文协议的大语言模型应用程序配合使用，具体如下：

Claude Desktop：Anthropic 公司为 Claude 开发的桌面应用程序
Cursor：支持 MCP 的人工智能代码编辑器
自定义 MCP 客户端：任何实现 MCP 客户端规范的应用程序

💻 使用示例

在Claude Desktop中的使用方式

从https://claude.ai下载 Claude Desktop。
打开 Claude Desktop 的配置文件，在 macOS 系统中，路径为~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json。
添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "mochow": {
            "command": "/PATH/TO/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/mochow-mcp-server-python/src/mochow_mcp_server",
                "run",
                "server.py",
                "--endpoint",
                "http://127.0.0.1:8287",
                "--api-key",
                "mochow"
            ]
        }
    }
}

重启 Claude Desktop。

在 Cursor 中的使用方法

Cursor 也支持 MCP工具。你可以通过以下方式将百度MCP Server添加到Cursor中：

依次打开Cursor设置>功能>MCP，点击+添加新的MCP服务器按钮，在mcp.json中添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "mochow": {
            "command": "/PATH/TO/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/mochow-mcp-server-python/src/mochow_mcp_server",
                "run",
                "server.py",
                "--endpoint",
                "http://127.0.0.1:8287",
                "--api-key",
                "mochow"
            ]
        }
    }
}

重启 Cursor 或重新加载窗口。

使用样例

使用Claude Desktop

基础用法

How many databases do i have in the mochow db?

Claude将使用百度云向量数据库MCP Server提供的list_databases来获取数据库列表。

Let me check how many databases you have in the Mochow instance.

You have 2 databases in your Mochow instance:

1. book
2. test

高级用法

I want to get the detail of  table named book_segments in database book.

Claude将使用百度云向量数据库MCP Server提供的describe_table来获取表的详情信息。

I'll help you get the details of the "book_segments" table in the "book" database. Let me first switch to the "book" database and then describe the table.

Here's the information about the "book_segments" table in the "book" database:

Database: book
Table Name: book_segments
Creation Time: 2025-05-06 11:08:22
State: NORMAL

Schema:

id (STRING)
Primary Key: Yes
Partition Key: Yes
Not Null: Yes

bookName (STRING)
Not Null: Yes

author (STRING)
Not Null: No

page (UINT32)
Not Null: No

segment (TEXT)
Not Null: No

vector (FLOAT_VECTOR)
Not Null: Yes
Dimension: 1024

Indexes
book_name_filtering_idx (FILTERING_INDEX)
Field: bookName
Order: ASCEND
Structure Type: DEFAULT

vector_idx (HNSW)
Field: vector
Metric Type: L2
Auto Build: False
Parameters: (M: 16 efConstruction: 200)

📚 详细文档

可用工具

百度云向量数据库MCP Server提供以下工具：

Database操作

list_databases：列出数据库中所有的Database
create_database：创建一个新的Database
- 参数：
  - database_name：待创建的Database名称
use_database：切换到一个已存在的Database
- 参数：
  - database_name：待切换的Database名称

Table操作

list_tables：列出数据库中所有的Table
describe_table：获取指定Table的详细信息
- 参数：
  - table_name：Table名称
stats_table：获取指定Table的统计信息
- 参数：
  - table_name：Table名称

数据操作

delete_table_rows：使用过滤表达式删除数据
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - filter_expr：过滤表达式
select_table_rows：使用过滤表达式查询数据
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - filter_expr：过滤表达式
  - limit：查询结果的最大条数
  - output_fields：查询结果中要返回的字段名

索引操作

create_vector_index：在指定向量字段上创建向量索引
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - index_name：向量索引名称
  - field_name：向量字段名称
  - index_type：向量索引类型
  - metric_type：向量索引的距离度量
  - params：向量索引的创建参数
rebuild_vector_index：重新构建指定向量索引
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - index_name：向量索引名称
drop_vector_index：删除指定向量索引
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - index_name：向量索引名称
describe_index：获取指定索引的详情信息
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - index_name：向量索引名称

检索操作

vector_search：执行带标量过滤的向量相似性检索
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - vector：向量
  - vector_field：向量字段名称
  - limit：相似性检索结果中返回最接近目标向量的记录数量
  - filter_expr：过滤表达式
  - output_fields：查询结果中要返回的字段名
fulltext_search：执行全文检索
- 参数：
  - table_name：Table名称
  - index_name：向量索引名称
  - search_text：全文检索的检索表达式
  - limit：全文检索返回相关性最高的条目数
  - filter_expr：过滤表达式
  - output_fields：查询结果中要返回的字段名

环境变量

| 属性 | 详情 | |------|------| | MOCHOW_ENDPOINT | 百度云向量数据库连接实例URI | | MOCHOW_API_KEY | 百度云向量数据库实例API密钥 |

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