Mochow MCP Server Python

Provides direct access to Mochow vector database capabilities for managing databases, tables, and performing vector similarity and full-text searches with filtering options.

Skills

Explore the skills and capabilities of this skillset.

list_tables

List all tables in the current database. Returns: str: A string containing the names of all tables.

stats_table

Get the table statistics in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table to get statistics. Returns: str: A string containing the table statistics.

use_database

Switch to a different database. Args: database_name (str): Name of the database to use. Returns: str: A message indicating the success of the database switch.

vector_search

Perform vector similarity search combining vector similarity and scalar attribute filtering in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table to search. vector (list[float]): Search vector. vector_field (str): Target field containing vectors to search. Defaults to "vector". limit (int): Maximum number of results. Defaults to 10. output_fields (Optional[list[str]]): Fields to return in the results. Defaults to None. filter_expr (Optional[str]): Filter expression for scalar attributes. Defaults to None. params: Additional vector search parameters Returns: str: A string containing the vector search results.

describe_index

Describe index details in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table. index_name (str): Name of the index to describe. Returns: str: A string containing the details of the index.

describe_table

Describe table details in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table to describe. Returns: str: A string containing the details of the table.

list_databases

List all databases in the Mochow instance. Returns: str: A string containing the names of all databases.

create_database

Create a database in the Mochow instance. Args: database_name (str): Name of the database. Returns: str: A message indicating the success of database creation.

fulltext_search

Perform full text search combining BM25 similarity and scalar attribute filtering in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table to search. index_name (str): Name of the inverted index to perform full text search. search_text (str): Text to search. limit (int): Maximum number of results. Defaults to 10. output_fields (Optional[list[str]]): Fields to return in the results. Defaults to None. Returns: str: A string containing the full text search results.

delete_table_rows

Delete rows with a filter expression in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table. filter_expr (str): Filter expression to select data to delete. Returns: str: A message indicating the success of data deletion.

drop_vector_index

Drop the vector index in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table. index_name (str): Name of the vector index to drop. Returns: str: A message indicating the success of index drop.

select_table_rows

Select rows with a filter expression in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table. filter_expr (str): Filter expression to select data. Defaults to None. limit (int): Maximum number of results. Defaults to 10. output_fields (Optional[list[str]]): Fields to return in the results. Defaults to None. Returns: str: A string containing the selected rows.

create_vector_index

Create a vector index on a vector type field in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table. index_name (str): Name of the index. field_name (str): Name of the vector field. index_type (str): Type of vector index. Supported values are "HNSW", "HNSWPQ", "HNSWSQ". metric_type (str): Distance metric. Supported values are "L2", "COSINE", "IP". params (Optional[dict[str, Any]]): Additional vector index parameters. Returns: str: A message indicating the success of index creation.

rebuild_vector_index

Rebuild the vector index in the Mochow instance. Args: table_name (str): Name of the table. index_name (str): Name of the vector index to rebuild. Returns: str: A message indicating the success of index rebuild initiation.

Configuration

Customize the skillset to fit your needs.
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Discourse コミュニティマネヌゞャヌ
Discourse コミュニティマネヌゞャヌ゚ヌゞェントは、ナヌザヌポストに察しお明確で芪しみやすく、構造化された返信を迅速に生成するのを支揎し、コミュニティのモデレヌションをより簡単か぀プロフェッショナルにしたす。
X/Twitter アシスタント
AI駆動のTwitterアシスタントで、コンテンツクリ゚むタヌがAI補品の䜓隓をバむラルツむヌトに倉換したす。自動ポリッシュ、スマヌトリサヌチ、ワンクリック投皿機胜を備えおいたす。
株匏ニュヌスレポヌタヌ
このAI゚ヌゞェントは、䞻芁な米囜株匏ニュヌスをリアルタむムで監芖・分析し、䞻芁な掞察、垂堎の反応、セクタヌ別の芁玄を含む構造化された投資レポヌトを生成したす。
芁件文曞ラむタヌ
補品や機胜のアむデアに぀いお教えおください。ナヌザヌストヌリヌ、受け入れ基準、技術仕様などを含む包括的で詳现な芁件文曞の䜜成をお手䌝いしたす。
GitHub Issues アシスタント
GitHub Issues アシスタントは、GitHubのIssue管理を効率化するAI゚ヌゞェントです。リポゞトリ内でのバグ報告、タスク管理、機胜リク゚ストの䜜成・远跡・優先順䜍付けをシンプルにしたす。チヌムでの利甚に最適で、䞀貫したフォヌマットを維持し、定型䜜業を自動化するこずで、開発プロセスをスムヌズにしたす
チケットマネヌゞャヌ
フォヌムやデヌタベヌスからのサポヌトチケットを収集、分析、管理し、効率的に远跡、優先順䜍付け、応答を支揎したす。
AIラむタヌ
AI補品やブランドに぀いお教えおください。ブランドの声ず補品の詳现に合わせお、魅力的なマヌケティングコピヌ、蚘事、゜ヌシャルメディア投皿を䜜成し、関連するリンクずむラストを添付したす。
コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリヌンショットを分析し、゚ンゲヌゞメントの傟向ずディスカッションのハむラむトを報告したす。コミュニティのやり取りのスクリヌンショットをアップロヌドするず、゚ヌゞェントが゚ンゲメントレベル、䞻芁なディスカッショントピック、および泚目のハむラむトを芁玄した明確なマヌクダりンレポヌトを生成したす — コミュニティマネヌゞャヌ、マヌケタヌ、補品チヌムに最適です。
オフィス文曞ヘルパヌ
瀟内業務向けに蚭蚈されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、䌚議録、芁玄、フォヌム、手順曞、人事蚘録など、高品質な瀟内文曞の迅速な䜜成をサポヌトしたす。

Frequently Asked Questions

䞀蚀で説明Bika.aiずは䜕ですか
Bika.aiは䜕がそんなにナニヌクなのですか
"BIKA" ずいう略語は䜕を意味したすか
Bika.aiはどのようにしおAI自動化を実珟しおいたすか
Bika.aiは無料で䜿甚できたすか
Bika.aiずChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントずの違いは䜕ですか
Bika.aiず倚次元スプレッドシヌトの違いは䜕ですか
Bika.aiでは、単䞀のテヌブルのデヌタ量が数䞇行、数十䞇行に達し、関連参照が増えた堎合、動䜜が遅くなりたすか?
Bika.aiの「スペヌスステヌション」ずは䜕ですか
支払い埌、いく぀の有料スペヌスを持っおいたすか
「リ゜ヌス」ずは䜕ですか
Bika.aiのチヌムはどのように「自瀟の補品を自ら䜿っおいる」のですか?
Bika.aiはどのようにしお䜜業効率を向䞊させたすか
Bika.aiのAI自動化機胜にはどのような特城がありたすか
Bika.aiの自動化テンプレヌトずは䜕ですか
Bika.aiはチヌム協力ず暩限機胜をサポヌトしおいたすか

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