tablestore-mcp-server 0.1.0

MCP server for retrieving context from a tablestore vector database

tablestore-mcp-server

A Tablestore Python MCP Server.

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一个开放协议，支持大型语言模型（LLM）应用程序与外部数据源及工具之间的无缝集成。 无论是开发AI驱动的集成开发环境（IDE）、增强聊天界面功能，还是创建定制化AI工作流，MCP均提供了一种标准化方案， 可将LLMs与其所需的关键背景信息高效连接。

这篇文章介绍如何基于Tablestore(表格存储)构建一个MCP服务，使用其向量和标量的混合检索，提供检索相关的 tool 能力。

1. 效果

这里展示 2 个 tool 的能力，一个是存储工具，一个是搜索工具。 我们使用的软件是热门的开源软件 cherry-studio， 使用的大模型是通义千问的 qwen-max 模型

1.1 写入到Tablestore

cherry-studio 使用示例如下图:

python Server 端代码的写入日志如下图:

Tablestore(表格存储) 控制台数据存储结果如下图:

1.2 搜索文档

Tablestore(表格存储) 的多元索引支持向量、标量、全文检索等各种类型的组合查询，该示例代码中使用了混合检索，如需更复杂的查询，可以参考文章最后的“贡献代码和二次开发”章节了解如何自定义开发。

cherry-studio 搜索查询示例如下图:

python Server 端的查询日志如下图:

Tablestore(表格存储) 控制台数据也可以进行查询，这里以全文检索示例:

2. 流程

MCP server 提供的 2 个工具十分简单：

1. 写入: 文档经过 MCP server 内置的 Embedding ( 默认为 BAAI/bge-base-zh-v1.5 ) 模型，写入到Tablestore(表格存储)即可。
2. 查询: 用户的查询文本经过 MCP server 内置的 Embedding 模型转成向量，然后调用表格存储的 多元索引即可，其内部使用了 向量检索 和 全文检索 进行混合查询，最终召回用户期望的结果。

3. 本地运行

3.1 下载源码

1. 使用 git clone 将代码下载到本地。
2. 进入 python 源码的根目录：cd tablestore-mcp-server/tablestore-python-mcp-server

3.2 准备环境

代码需要 python3.10 版本以上进行构建，使用了 uv 进行包和环境管理。

安装 uv：

  # 方式1：使用现有 python3 安装 uv
  pip3 install uv
  # 方式2：源码安装 uv:
  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

准备 Python 环境：

如果本地有 python3.10 版本以上环境，无需执行这一小步。

因为我们项目至少需要 python3.10 版本，这里使用 python3.12 进行示例。

  # 查看当前有哪些 python 环境
  uv python list
  # 如果没有python 3.12.x 相关版本，请安装 python3.12 版本. 内部会从 github 下载 uv 官方维护的 python 包。 
  uv python install 3.12

创建虚拟环境:

  # 使用 python 3.12 版本当做虚拟环境
  uv venv --python 3.12

3.3 配置环境变量

代码里所有的配置是通过环境变量来实现的，出完整的变量见下方表格。 主要依赖的数据库 Tablestore(表格存储) 支持按量付费，使用该工具，表和索引都会自动创建，仅需要在控制台上申请一个实例即可。

变量名	必填	含义	默认值
SERVER_HOST	否	MCP server 的 host	0.0.0.0
SERVER_PORT	否	MCP server 的 port	8001
TABLESTORE_INSTANCE_NAME	是(yes)	实例名	-
TABLESTORE_ENDPOINT	是(yes)	实例访问地址	-
TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID	是(yes)	秘钥 ID	-
TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET	是(yes)	秘钥 SECRET	-
TABLESTORE_TABLE_NAME	否	表名	ts_mcp_server_py_v1
TABLESTORE_INDEX_NAME	否	索引名	ts_mcp_server_py_index_v1
TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION	否	向量维度	768
TABLESTORE_TEXT_FIELD	否	文本字段名	_content
TABLESTORE_VECTOR_FIELD	否	向量字段名	_embedding
EMBEDDING_PROVIDER_TYPE	否	Embedding 模型提供者	hugging_face（当前仅支持 hugging_face）
EMBEDDING_MODEL_NAME	否	Embedding 模型名字	BAAI/bge-base-zh-v1.5(维度是768，和 TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION 呼应)
TOOL_STORE_DESCRIPTION	否	写入的 MCP tool 的描述文字	参考 settings.py
TOOL_SEARCH_DESCRIPTION	否	查询的 MCP tool 的描述文字	参考 settings.py

3.4 Embedding

为了方便，这里不使用云服务的Embedding能力，而使用了内置的本地Embedding模型，示例代码仅支持了 HuggingFace 的本地Embedding模型，使用十分简单，如果网络不好，可以配置 HuggingFace 的镜像。

   export HF_ENDPOINT=http://hf-mirror.com

3.5 运行 MCP 服务

   # 加速下载 Hugging 的 Embedding Model
   export HF_ENDPOINT=http://hf-mirror.com
    
   export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID=xx
   export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET=xx
   export TABLESTORE_ENDPOINT=xxx
   export TABLESTORE_INSTANCE_NAME=xxx
   # 默认以 sse 模式运行，如果希望以 stdio 模式运行可以添加: `--transport stdio`
   uv run tablestore-mcp-server

4. 集成三方工具

4.1 Cherry Studio

Cherry-Studio，是一个热门的开源的 AI Client 软件, 免费使用，其支持 MCP 服务。

安装 ：Github链接 下载最新版本的适合自己机器运行环境的安装包. 比如我的电脑是m1芯片的mac，因此下载 Cherry-Studio-1.1.4-arm64.dmg 进行安装。安装好后，需要配置大模型的 api-key 相关信息，这里不再一一描述。

按照如下所示创建MCP服务:

在聊天里使用MCP服务（可以把一些模版填充到 Cherry Studio 的模版里，生成一个自己的特殊助手，后续可以直接使用）：

5.1 拓展应用场景

MCP 的 Tool 的能力和场景是 Tool 的描述来提供的，因此我们可以定义一些特殊的能力，可以发挥你的想象力。另外，当前我们没有接入一些复杂的多字段自由 Filter 能力、稀疏向量(Sparse Vector)能力，后续有时间会继续进行集成。

仅需要修改如下配置即可, 如何写可以参考 settings.py

  export TOOL_STORE_DESCRIPTION="你的自定义的描述"
  export TOOL_SEARCH_DESCRIPTION="你的自定义的描述"

修改后从 MCP Client 中可以看到工具 (Tool) 的描述已经变成了自定义的描述，那么大模型（LLM）就会根据你的描述去使用工具(Tool)。

6. 贡献代码和二次开发

如果你需要基于此代码进行二次开发，可以参考如下。

6.1 依赖

1. uv tool
   1. Make sure you are working with PyCharm version 2024.3.2 or later.
   2. Configure a uv environment in PyCharm
2. python 3.10

6.2 本地调试: sse 模式

首先在 PyCharm 里启动 src/tablestore_mcp_server/main.py即可，然后运行可视化调试界面 MCP Inspector, 根据 Terminal的日志提示打开"http://localhost:5173"进行调试。

  # 启动 MCP Inspector
  npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

即可连接并展示MCP的一些能力，我们这里仅仅使用了Tools，可以直接在界面上进行调试和运行。

6.3 本地调试: stdio 模式

下面命令会自动运行 MCP Inspector，打开UI界面使用 stdio 进行链接即可，但是体验没有 sse 模式友好。因此建议 AI client 使用 sse 传输连接到 MCP 服务器，sse 模式可以轻松地与你的团队共享服务器或在云环境中使用。

  mcp dev src/tablestore_mcp_server/server.py

6.4 代码格式化和测试

运行测试前，需要配置Tablestore相关的4个环境变量。

   pytest --log-cli-level=INFO

提交代码前，自己运行代码检查和格式化。

   ruff check
   ruff format