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seekdb MCP Server

seekdb MCP Server 基于 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）协议，让 AI 助手能够直接与 seekdb 数据库交互，将"自然语言"转化为"数据库操作"。你只需要用自然语言描述你的需求，AI 就能自动帮你完成数据库操作——创建文档集合、插入数据、执行复杂查询，甚至构建一个完整的知识库应用。

本文主要介绍 seekdb MCP Server 的功能和使用方法，有关 seekdb 数据库的详细介绍，请参见 seekdb 数据库

功能架构​

核心功能​

seekdb MCP Server 支持 AI 工具直接调用数据库的功能。

能力分类工具列表功能说明
向量集合管理create_collection、query_collection、add_data_to_collection 等创建向量集合、语义搜索、文档管理
高级搜索full_text_search、hybrid_search全文搜索、混合搜索（BM25 + 向量）
AI 函数ai_complete、ai_rerank、create_ai_model 等调用 LLM 生成文本、重排序搜索结果
AI 记忆系统seekdb_memory_query、seekdb_memory_insert 等跨会话持久化记忆，让 AI "记住"你
数据导入导出import_csv_file_to_seekdb、export_csv_file_from_seekdbCSV 文件与数据库表/向量集合互转

向量集合管理​

工具功能
create_collection创建向量集合
list_collections列出所有集合
has_collection检查集合是否存在
peek_collection预览集合中的文档
add_data_to_collection添加文档（自动生成向量）
update_collection更新文档
delete_documents删除文档
query_collection向量相似性搜索
delete_collection删除集合

高级搜索​

工具功能
full_text_search全文搜索（基于关键词）
hybrid_search混合搜索（结合全文和向量搜索）

AI 模型工具​

工具功能
create_ai_model注册 AI 模型（嵌入、文本生成或重排序）
create_ai_model_endpoint创建将模型连接到 API 服务的端点
drop_ai_model移除已注册的 AI 模型
drop_ai_model_endpoint移除 AI 模型端点
ai_complete调用 LLM 进行文本生成
ai_rerank使用 AI 模型按相关性重排文档
get_registered_ai_models列出所有已注册的 AI 模型
get_ai_model_endpoints列出所有 AI 模型端点

AI 记忆系统​

seekdb MCP Server 提供了强大的 AI 记忆功能，让 AI 助手能够跨会话记住信息：

工具功能
seekdb_memory_query语义搜索记忆
seekdb_memory_insert存储新记忆
seekdb_memory_update更新记忆
seekdb_memory_delete删除记忆

使用场景：

  • AI 记住你的技术栈偏好（如 "我习惯使用 Python"）。
  • AI 记住项目信息（如 "这个项目使用 FastAPI"）。
  • AI 记住个人偏好（如 "我喜欢简洁的代码风格"）。

数据导入导出​

工具功能
import_csv_file_to_seekdb导入 CSV 文件到向量集合
export_csv_file_from_seekdb从向量集合导出数据到 CSV

SQL 操作​

工具功能
execute_sql执行 SQL 查询
get_current_time获取数据库当前时间

安装和配置​

安装 seekdb 数据库​

在使用 seekdb MCP Server 之前，你需要先准备好 seekdb。seekdb 提供两种部署模式，有关 seekdb 的详细部署，请参见 seekdb 部署

  • 嵌入式模式（零配置，仅限 Linux）

    如果您选择使用嵌入式模式，则无需单独安装 seekdb，seekdb MCP Server 启动时会自动初始化一个本地嵌入式数据库，开箱即用。

    适用场景：个人学习、快速原型开发、边缘设备运行。

    提示

    当前嵌入式模式 seekdb 仅支持 Linux 系统，使用 macOS 和 Windows 的用户需要使用服务器模式 seekdb，需要先部署 seekdb（推荐使用 Docker 方式）。

  • 服务器模式（生产推荐）

    有关服务器模式 seekdb 部署的详细介绍参见，通过 yum install 部署 seekdb 和 部署 seekdb 容器环境。

安装 seekdb MCP Server​

安装 uv 包管理器​

# 安装 uv 包管理器
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

配置 AI 工具连接​

Stdio 模式​

以 Cursor 为例，打开设置 → Tools & MCP → New MCP Server，根据你的操作系统选择配置方式：

  • Linux 用户（嵌入式模式）

    {
      "mcpServers": {
        "seekdb": {
          "command": "uvx",
          "args": ["seekdb-mcp-server"]
        }
      }
    }

    服务器启动时会自动初始化一个本地 seekdb 数据库。

  • macOS / Windows 用户（服务器模式）

    macOS 和 Windows 不支持嵌入式模式，需要先部署 seekdb 数据库（推荐使用 Docker），然后配置连接参数：

    {
      "mcpServers": {
        "seekdb": {
          "command": "uvx",
          "args": ["seekdb-mcp-server"],
          "env": {
            "SEEKDB_HOST": "127.0.0.1",
            "SEEKDB_PORT": "2881",
            "SEEKDB_USER": "root",
            "SEEKDB_PASSWORD": "",
            "SEEKDB_DATABASE": "test"
          }
        }
      }
    }

    参数说明：

    参数说明默认值
    SEEKDB_HOSTseekdb 服务器地址127.0.0.1
    SEEKDB_PORTseekdb 服务端口2881
    SEEKDB_USER数据库用户名root
    SEEKDB_PASSWORD数据库密码无
    SEEKDB_DATABASE数据库名称test
SSE 模式​

  • Linux 用户（嵌入式模式）

    直接启动 SSE 服务器：

    uvx seekdb-mcp-server --transport sse --port 6000

  • macOS / Windows 用户（服务器模式）

    1. 配置环境变量，再启动服务器：

      # 配置 seekdb 连接信息
      export SEEKDB_HOST=127.0.0.1
      export SEEKDB_PORT=2881
      export SEEKDB_USER=root
      export SEEKDB_PASSWORD=
      export SEEKDB_DATABASE=test

    2. 启动 SSE 服务器

      uvx seekdb-mcp-server --transport sse --port 6000

    3. 在客户端配置如下信息

      {
        "sse-seekdb": {
          "type": "sse",
          "url": "http://127.0.0.1:6000/sse"
        }
      }

应用场景​

seekdb MCP Server 提供了丰富的功能，适合各种场景。

构建知识库​

将文档、笔记、代码片段存入向量集合，通过语义搜索快速找到相关内容：

"把这篇关于 React Hooks 的文章加入知识库"
"搜索之前保存的关于状态管理的笔记"

RAG 应用原型​

快速验证 RAG（检索增强生成）应用的想法，无需搭建复杂的后端：

"创建一个产品文档集合，把这些文档导入进去"
"根据这些文档回答用户问题"

数据分析​

导入 CSV 数据，用自然语言进行分析：

"导入这个销售数据 CSV 文件"
"分析上个月的销售趋势"

AI 编程助手增强​

让 AI 编程助手拥有持久记忆：

"记住：这个项目使用 PostgreSQL 作为主数据库"
"记住：我偏好使用 TypeScript 而不是 JavaScript"

更多操作​

可以参考 使用 seekdb MCP Server 通过 AI 对话构建个人笔记知识库 来体验构建一个应用。

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