Custom MCP Server for Cursor

by Feustey
Verified

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 - RAG를 활용한 질의응답 시스템

MCP는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 사용하여 문서 집합을 기반으로 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공하는 고급 질의응답 시스템입니다.

특징

  • 🔍 문서 내 의미 검색
  • 💾 Redis를 활용한 스마트 캐싱
  • 📊 MongoDB를 사용한 영구 저장소
  • 🤖 임베딩 및 텍스트 생성을 위한 OpenAI와의 통합
  • 📈 시스템 모니터링 및 메트릭
  • 🔄 비동기 작업 관리

필수 조건

  • 파이썬 3.9 이상
  • MongoDB 커뮤니티 에디션
  • 레디스
  • OpenAI API 키

시설

  1. 저장소를 복제합니다.

지엑스피1

  1. 시스템 종속성 설치:
# MongoDB brew tap mongodb/brew brew install mongodb-community brew services start mongodb-community # Redis brew install redis brew services start redis
  1. Python 환경 구성:
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Sur Unix/macOS pip install -r requirements.txt
  1. 환경 변수 구성:
cp .env.example .env # Éditer .env avec vos configurations

빠른 사용

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 ?")

선적 서류 비치

테스트

python -m pytest tests/ -v

프로젝트 구조

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

기부금

  1. 프로젝트를 포크하다
  2. 기능에 대한 브랜치를 만듭니다( git checkout -b feature/AmazingFeature )
  3. 변경 사항을 커밋합니다( git commit -m 'Add some AmazingFeature' )
  4. 브랜치에 푸시( git push origin feature/AmazingFeature )
  5. 풀 리퀘스트 열기

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

연락하다

당신의 이름 - @your_twitter

프로젝트 링크: https://github.com/your-username/mcp

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

LlamaIndex를 사용하여 Linkup 및 RAG 기능을 통해 커서에 연결하고 심층적인 웹 검색을 가능하게 합니다.

  1. Fonctionnalités
    1. Prérequis
      1. Installation
        1. Utilisation rapide
          1. Documentation
            1. Tests
              1. Structure du projet
                1. Contribution
                  1. Licence
                    1. Contact

                      Appeared in Searches

                      ID: h4brwz5a0d