🦀 SQLite Vector MCP Server (Tauri 2 Edition)

究極のパフォーマンスとポータビリティを追求した、ローカル完結型ベクトル検索基盤

📝 イントロダクション

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) に準拠した、高性能なベクトル検索サーバーです。かつて Electron + Bun で構成されていた基盤を、Tauri 2 + Rust へと完全にフルスクラッチで移植しました。

単なる移植に留まらず、Gemma 3 300M Embedding モデルのフルサポートと、llama-server の Sidecar 自動管理機能を標準装備。これにより、外部サーバーや複雑な環境構築に頼ることなく、ダブルクリック一つで高度なセマンティック検索環境があなたのローカルマシン上で完結します。

✨ 主要な特徴と技術的優位性

1. 🚀 超軽量・高反応な常駐型デザイン

バックエンドを Rust で構築したことで、Electron 時代と比較してメモリ使用量を劇的に削減しました。システムトレイにスマートに常駐し、バックグラウンドで静かに、かつ確実に MCP リクエストに応答します。

2. 🔍 プロ格のベクトル検索性能

sqlite-vec 拡張を Rust から直接制御。SQLite の堅牢なリレーショナル機能と、高速な近傍検索（MATCH 演算子）を融合させました。

3. 🤖 Sidecar 統合による「ゼロ設定」LLM

llama-server をアプリケーションに内蔵（Sidecar）。アプリの起動と共に、最適化された Embedding 生成エンジンが自動的にスピンアップします。

4. 🛠️ 型安全なデータ管理 (SeaORM & SQLite)

Rust の強力な型システムと SeaORM を採用。リレーショナルデータとベクトルデータの不整合を排除し、created_at / updated_at の自動更新トリガーなど、運用面での信頼性も追求しています。

5. 📅 万全のロギングと運用性

tauri-plugin-log による詳細なログ記録に加え、10MB×5世代の自動ローテーションを実装。デバッグ時にはプロジェクトルート、本番環境では OS 標準のログフォルダへと適切に振り分けます。

📁 ディレクトリ構成

プロジェクトは、論理的な役割に基づいて以下のように「合理的」に整理されています。

.
├── bin/          # 🚀 サイドカーバイナリ (llama-server等)
├── data/         # 🗄️ データベースファイル (vector.db)
├── document/     # 📚 技術詳細ドキュメント
├── journals/     # 開発の軌跡（非公開）
├── logs/         # 📝 実行ログ (開発時)
├── resources/    # 🎨 静的アセット (icons等)
├── scripts/      # 🏗️ セットアップ・自動化スクリプト
├── src/
│   ├── backend/  # 🦀 Tauri / Rust (Core Source Only)
│   └── frontend/ # ⚛️ Webview UI (React)
├── target/       # 🏗️ ビルド成果物 (一括集約)
└── test/         # 🧪 E2E / 統合テスト

🏗️ システムアーキテクチャ

本システムは、高い分離性と連携性を両立した 3 レイヤー構造を採用しています。

graph TD
    subgraph "Frontend Layer (WebView2)"
        UI["User Interface (React/JS)"]
    end
    
    subgraph "Tauri Backend Layer (Rust / v2)"
        Tray["System Tray Manager"]
        Axum["MCP SSE Server (Axum)"]
        SeaORM["ORM Logic (SeaORM)"]
        LlamaClient["Llama API Client"]
        SidecarMgr["Sidecar Process Manager"]
    end
    
    subgraph "Sidecar Layer (Local Process)"
        llama["llama-server.exe"]
        Model["Gemma 3 300M GGUF"]
    end
    
    subgraph "Persistence Layer"
        DB[("SQLite + sqlite-vec")]
    end
    
    UI <-->|Tauri Commands| Tray
    Axum <--> SeaORM
    SeaORM <--> DB
    LlamaClient <-->|HTTP/JSON| llama
    SidecarMgr -->|Spawn/Lifecycle| llama
    llama -->|Memory Mapped| Model
    SidecarMgr -.->|DLL Path Solution| llama

🚀 クイックスタート

プリリクエスト

1. セットアップ

プロジェクトの実行に必要なアセットを一括で準備します。

bun install
bun setup

bun setup が行うこと:

• サイドカーの準備: llama-server バイナリと依存 DLL を bin/ フォルダへダウンロード。
• モデルの準備: ベクトル生成用の Gemma 3 300M モデル (.gguf) を models/ フォルダへダウンロード。

2. 開発起動

bun dev

または、プロジェクトルートの launch.cmd をダブルクリックするだけでも起動可能です。
起動後、システムトレイに 🦀 アイコンが表示されます。

🛠️ MCP ツール仕様

本サーバーは以下のツールを外部エージェント（Claude Desktop 等）に提供します。

📘 詳細ドキュメント

より深い情報を知りたい場合は、以下のドキュメントを参照してください。

• 📖 アーキテクチャ詳細: 内部モジュールと役割の解説
• ⚙️ Sidecar 統合の仕組み: Windows におけるパス解決と DLL 管理
• 🗄️ データベース設計: Schema 構成と sqlite-vec の動作
• 💻 開発ガイド: 新機能の追加とテスト手順

📜 ライセンス

ISC License.