remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

Enables configuration of environment variables for API keys and other settings
Enables cloning the repository and pushing changes for deployment
Allows forking projects, creating branches, committing changes, and opening pull requests for contribution

MCP - Sistema de preguntas y respuestas con RAG

MCP es un sistema avanzado de preguntas y respuestas que utiliza la técnica de recuperación-generación aumentada (RAG) para proporcionar respuestas precisas y contextuales basadas en un corpus de documentos.

Características

🔍 Búsqueda semántica en documentos
Almacenamiento en caché inteligente con Redis
Almacenamiento persistente con MongoDB
🤖 Integración con OpenAI para incrustaciones y generación de texto
📈 Monitoreo y métricas del sistema
🔄 Gestión de operaciones asincrónicas

Prerrequisitos

Python 3.9+
Edición comunitaria de MongoDB
Redis
Clave API de OpenAI

Instalación

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/votre-username/mcp.git
cd mcp

Instalar dependencias del sistema:

# MongoDB
brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community
brew services start mongodb-community

# Redis
brew install redis
brew services start redis

Configurar el entorno de Python:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Sur Unix/macOS
pip install -r requirements.txt

Configurar variables de entorno:

cp .env.example .env
# Éditer .env avec vos configurations

Uso rápido

from src.rag import RAGWorkflow

# Initialisation
rag = RAGWorkflow()

# Ingestion de documents
await rag.ingest_documents("chemin/vers/documents")

# Interrogation
response = await rag.query("Votre question ici ?")

Documentación

Pruebas

python -m pytest tests/ -v

Estructura del proyecto

mcp/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── rag.py              # Workflow RAG principal
│   ├── models.py           # Modèles de données
│   ├── mongo_operations.py # Opérations MongoDB
│   ├── redis_operations.py # Opérations Redis
│   └── database.py         # Configuration de la base de données
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_mcp.py
│   └── test_mongo_integration.py
├── prompts/
│   ├── system_prompt.txt
│   ├── query_prompt.txt
│   └── response_prompt.txt
├── docs/
│   ├── installation.md
│   ├── usage.md
│   ├── architecture.md
│   └── api.md
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

Contribución

Bifurcar el proyecto
Crea una rama para tu función ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some AmazingFeature' )
Empujar a la rama ( git push origin feature/AmazingFeature )
Abrir una solicitud de extracción

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT. Consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.

Contacto

Tu nombre - @your_twitter

Enlace del proyecto: https://github.com/your-username/mcp

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

Se conecta a Cursor y permite búsquedas web profundas a través de Linkup y capacidades RAG usando LlamaIndex.

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