MCP DuckDB 知识图谱内存服务器
https://img.shields.io/npm/v/%40izumisy%2Fmcp-duckdb-memory-server
https://img.shields.io/npm/l/%40izumisy%2Fmcp-duckdb-memory-server
安装
通过 Smithery 安装
手动安装
或者，您可以在
claude_desktop_config.json 中手动添加 @IzumiSy/mcp-duckdb-memory-server（MEMORY_FILE_PATH 是可选的）：存储在该路径的数据是一个 DuckDB 数据库文件。
Docker
构建镜像：
运行容器：
使用
使用以下示例指令：
动机
本项目通过将原始 MCP 知识图谱内存服务器的后端替换为 DuckDB 来增强其功能。
为什么选择 DuckDB？
原始 MCP 知识图谱内存服务器使用 JSON 文件作为数据存储，并在内存中执行搜索。虽然这种方法适用于小型数据集，但在处理大规模数据时会面临以下挑战：
- 性能：随着数据集的增长，内存搜索性能会下降
- 可扩展性：处理大量实体和关系时，内存使用量显著增加
- 查询灵活性：复杂的查询和条件搜索难以实现
- 数据完整性：确保事务和 CRUD 操作的原子性具有挑战性
选择 DuckDB 来解决这些问题：
- 快速查询处理：DuckDB 针对分析查询进行了优化，即使处理大规模数据集也能表现良好
- SQL 接口：可以使用标准 SQL 轻松执行复杂查询
- 事务支持：支持事务处理以维护数据完整性
- 索引功能：允许创建索引以提高搜索性能
- 嵌入式数据库：在应用程序内工作，无需外部数据库服务器
实现细节
本实现使用 DuckDB 作为后端存储系统，重点关注以下两个关键方面：
数据库结构
知识图谱以关系数据库结构存储，如下所示：
该模式设计允许高效存储和检索知识图谱组件，同时保持实体、观察结果和关系之间的关系。
模糊搜索实现
实现结合了 SQL 查询和 Fuse.js 以实现灵活的实体搜索：
- DuckDB SQL 查询从数据库中检索基础数据
- Fuse.js 在检索到的数据上提供模糊匹配功能
- 这种混合方法允许进行结构化查询和灵活的文本匹配
- 搜索结果包括精确匹配和部分匹配，并按相关性排序
开发
设置
测试
许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。
- Author:waytomcp
- URL:https://www.waytomcp.com/article/IzumiSy/mcp-duckdb-memory-server
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