MCP 서버

embedding-search

io.github.lazymac2x/embedding-search
AI 및 에이전트 검색 및 리서치 공개 · 연결 가능 MCP 2026-07-28

이 MCP로 할 수 있는 일

Generates text embeddings, computes similarity, and performs semantic ranking of documents against queries.

compute_similarity
Compute cosine similarity between two texts. Returns score in [-1,1]. Useful for dedup and relatedness.
입력 스키마
{'type': 'object', 'required': ['text_a', 'text_b'], 'properties': {'model': {'type': 'string'}, 'text_a': {'type': 'string'}, 'text_b': {'type': 'string'}}}
generate_embeddings
Generate vector embeddings for one or more texts using Cloudflare Workers AI (bge-base-en-v1.5, 768-dim).
입력 스키마
{'type': 'object', 'required': ['text'], 'properties': {'text': {'oneOf': [{'type': 'string'}, {'type': 'array', 'items': {'type': 'string'}}], 'description': 'Text or array of texts to embed'}, 'model': {'type': 'string', 'description': 'CF AI model ID override'}}}
semantic_search
Rank a list of documents against a query using cosine similarity of bge embeddings. Returns top-k matches with scores.
입력 스키마
{'type': 'object', 'required': ['query', 'documents'], 'properties': {'model': {'type': 'string', 'description': 'CF AI model ID override'}, 'query': {'type': 'string', 'description': 'Search query'}, 'top_k': {'type': 'integer', 'description': 'Number of results (default 5)'}, 'documents': {'type': 'array', 'items': {'type': 'string'}, 'description': 'Candidate documents to rank'}}}
추가됨
compute_similarity
2026년 9월 17일 12:43 PM
추가됨
semantic_search
2026년 9월 17일 12:43 PM
추가됨
generate_embeddings
2026년 9월 17일 12:43 PM