OpenViking MCP Server

Claude Code から OpenViking のコンテキストDBにアクセスするMCPサーバー。

L0/L1/L2の段階的ロードでトークンを大幅に節約します。

特徴

セマンティック検索 — 自然言語クエリで設計書・ドキュメントを横断検索
段階的ロード — L0要約(~100tok) → L1概要(~2ktok) → L2全文。必要な粒度だけ読む
ローカル完結 — OpenViking fork の local provider と組み合わせればAPI課金ゼロ
7 tools — find / read / ls / add / abstract / overview / grep

前提

OpenVikingサーバーが localhost:1933 で起動済み
Python 3.10+

セットアップ

# 1. 依存インストール
pip install -r requirements.txt

# 2. プロジェクトルートに .mcp.json を作成（または既存ファイルに追記）

{
  "mcpServers": {
    "openviking": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/openviking-mcp/server.py"],
      "env": {
        "OPENVIKING_URL": "http://127.0.0.1:1933"
      }
    }
  }
}

# 3. Claude Codeを再起動

Tools

| Tool | 説明 | トークンコスト | |------|------|-------------| | viking_find | セマンティック検索。L0要約付きで返す | 低 | | viking_abstract | URIのL0要約を取得 | 最小 | | viking_overview | URIのL1概要を取得 | 中 | | viking_read | URIのL2全文を取得 | 高 | | viking_ls | ディレクトリ一覧（L0要約付き） | 低 | | viking_add | ローカルファイルをリソース追加 | — | | viking_grep | テキストパターン検索 | 低 |

使い方のフロー

1. viking_find("古賀凛のGhost") → L0要約付きリスト
   → "キャラ設計の古賀Ghost形成過程" (score: 0.50)

2. L0で「場所は分かったけど詳細が欲しい」
   → viking_overview("viking://resources/characters/koga-rin") → L1概要

3. L1で「具体的な記述が必要」
   → viking_read("viking://resources/characters/koga-rin/ghost.md") → L2全文

Claude Codeは各toolのdescriptionに従い、L0 → L1 → L2の順で必要最小限だけ読みます。

ローカルembedding（API課金ゼロ）

OpenViking fork の local provider を使うと、embeddingもローカルで完結します。

// ~/.openviking/ov.conf
{
  "embedding": {
    "dense": {
      "provider": "local",
      "model": "intfloat/multilingual-e5-large",
      "device": "mps"
    }
  }
}

ライセンス

Apache-2.0

OpenViking MCP Server