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MCP RAG Server

by ProbonoBonobo
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RAG용 FAISS가 포함된 MCP 서버

이 프로젝트는 AI 에이전트가 벡터 데이터베이스를 쿼리하고 검색 증강 생성(RAG)을 위해 관련 문서를 검색할 수 있도록 하는 MCP(Machine Conversation Protocol) 서버의 개념 증명 구현을 제공합니다.

특징

  • MCP 엔드포인트가 있는 FastAPI 서버
  • FAISS 벡터 데이터베이스 통합
  • 문서 청킹 및 임베딩
  • GitHub 이동 파일 추출 및 처리
  • 완전한 RAG 워크플로를 위한 LLM 통합
  • 간단한 클라이언트 예
  • 샘플 문서

설치

pipx 사용(권장)

pipx는 격리된 환경에서 Python 애플리케이션을 설치하고 실행하는 데 도움이 되는 도구입니다.

  1. 먼저 pipx가 없다면 설치하세요.

지엑스피1

  1. 프로젝트 디렉토리에서 MCP 서버 패키지를 직접 설치하세요.
# Navigate to the directory containing the mcp_server folder cd /path/to/mcp-server-project # Install in editable mode pipx install -e .
  1. (선택 사항) 환경 변수 구성:
    • .env.example``.env 로 복사합니다.
    • 더 높은 요금 한도를 위해 GitHub 토큰을 추가하세요: GITHUB_TOKEN=your_token_here
    • RAG 통합을 위해 OpenAI 또는 다른 LLM API 키를 추가하세요: OPENAI_API_KEY=your_key_here

수동 설치

pipx를 사용하지 않으려면:

  1. 저장소를 복제합니다
  2. 종속성 설치:
cd mcp_server pip install -r requirements.txt

pipx와 함께 사용

pipx로 설치한 후에는 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

GitHub에서 이동 파일 다운로드

# Download Move files with default settings mcp-download --query "use sui" --output-dir docs/move_files # Download with more options mcp-download --query "module sui::coin" --max-results 50 --new-index --verbose

개선된 GitHub 검색 및 인덱싱(권장)

# Search GitHub and index files with default settings mcp-search-index --keywords "sui move" # Search multiple keywords and customize options mcp-search-index --keywords "sui move,move framework" --max-repos 30 --output-results --verbose # Save search results and use a custom index location mcp-search-index --keywords "sui coin,sui::transfer" --index-file custom/path/index.bin --output-results

mcp-search-index 명령은 향상된 GitHub 저장소 검색 기능을 제공합니다.

  • 먼저 저장소를 검색한 다음 재귀적으로 추출하여 파일을 이동합니다.
  • 여러 검색 키워드 지원(쉼표로 구분)
  • "use sui" 참조가 포함된 Move 파일을 지능적으로 필터링합니다.
  • 다운로드 후 항상 벡터 데이터베이스를 다시 빌드합니다.

이동 파일 인덱싱

# Index files in the default location mcp-index # Index with custom options mcp-index --docs-dir path/to/files --index-file path/to/index.bin --verbose

벡터 데이터베이스 쿼리

# Basic query mcp-query "What is a module in Sui Move?" # Advanced query with options mcp-query "How do I define a struct in Sui Move?" -k 3 -f

LLM 통합을 통한 RAG 사용

# Basic RAG query (will use simulated LLM if no API key is provided) mcp-rag "What is a module in Sui Move?" # Using with a specific LLM API mcp-rag "How do I define a struct in Sui Move?" --api-key your_api_key --top-k 3 # Output as JSON for further processing mcp-rag "What are the benefits of sui::coin?" --output-json > rag_response.json

서버 실행

# Start the server with default settings mcp-server # Start with custom settings mcp-server --host 127.0.0.1 --port 8080 --index-file custom/path/index.bin

수동 사용(pipx 없이)

서버 시작

cd mcp_server python main.py

서버는 http://localhost:8000 에서 시작됩니다.

GitHub에서 이동 파일 다운로드

GitHub에서 Move 파일을 다운로드하고 벡터 데이터베이스를 채우려면:

# Download Move files with default query "use sui" ./run.sh --download-move # Customize the search query ./run.sh --download-move --github-query "module sui::coin" --max-results 50 # Download, index, and start the server ./run.sh --download-move --index

Python 스크립트를 직접 사용할 수도 있습니다.

python download_move_files.py --query "use sui" --output-dir docs/move_files

문서 인덱싱

쿼리하기 전에 문서를 색인해야 합니다. 텍스트 파일(.txt), 마크다운 파일(.md) 또는 Move 파일(.move)을 docs 디렉터리에 저장할 수 있습니다.

문서를 색인하려면 다음 중 하나를 수행하세요.

  1. --index 플래그와 함께 실행 스크립트를 사용하세요.
./run.sh --index
  1. 인덱스 스크립트를 직접 사용하세요:
python index_move_files.py --docs-dir docs/move_files --index-file data/faiss_index.bin

문서 쿼리

로컬 쿼리 스크립트를 사용할 수 있습니다.

python local_query.py "What is RAG?" # With more options python local_query.py -k 3 -f "How to define a struct in Sui Move?"

LLM 통합을 통한 RAG 사용

# Direct RAG query with an LLM python rag_integration.py "What is a module in Sui Move?" --index-file data/faiss_index.bin # With API key (if you have one) OPENAI_API_KEY=your_key_here python rag_integration.py "How do coins work in Sui?"

MCP API 엔드포인트

MCP API 엔드포인트는 /mcp/action 에서 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

  • retrieve_documents : 쿼리에 대한 관련 문서를 검색합니다.
  • index_documents : 디렉토리에서 문서 인덱스

예:

curl -X POST "http://localhost:8000/mcp/action" -H "Content-Type: application/json" -d '{"action_type": "retrieve_documents", "payload": {"query": "What is RAG?", "top_k": 3}}'

RAG 파이프라인 완료

전체 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인은 다음과 같이 작동합니다.

  1. 검색어 : 사용자가 질문을 제출합니다.
  2. 검색 : 시스템은 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 검색합니다.
  3. 컨텍스트 형성 : 검색된 문서가 프롬프트로 포맷됩니다.
  4. LLM 생성 : 프롬프트는 검색된 컨텍스트와 함께 LLM으로 전송됩니다.
  5. 향상된 응답 : LLM은 검색된 정보를 기반으로 답변을 제공합니다.

이 워크플로는 rag_integration.py 모듈에 완전히 구현되어 있으며, 명령줄을 통해서나 사용자 애플리케이션의 라이브러리로 사용할 수 있습니다.

GitHub 이동 파일 추출

이 시스템은 검색 쿼리를 기반으로 GitHub에서 Move 파일을 추출할 수 있습니다. 이 시스템은 두 가지 메서드를 구현합니다.

  1. GitHub API (권장): 더 높은 속도 제한을 위해 GitHub 토큰이 필요합니다.
  2. 웹 스크래핑 폴백 : API 메서드가 실패하거나 토큰이 제공되지 않을 때 사용됩니다.

GitHub 토큰을 구성하려면 .env 파일이나 환경 변수로 설정하세요.

GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

프로젝트 구조

mcp_server/ ├── __init__.py # Package initialization ├── main.py # Main server file ├── mcp_api.py # MCP API implementation ├── index_move_files.py # File indexing utility ├── local_query.py # Local query utility ├── download_move_files.py # GitHub Move file extractor ├── rag_integration.py # LLM integration for RAG ├── pyproject.toml # Package configuration ├── requirements.txt # Dependencies ├── .env.example # Example environment variables ├── README.md # This file ├── data/ # Storage for the FAISS index ├── docs/ # Sample documents │ └── move_files/ # Downloaded Move files ├── models/ # Model implementations │ └── vector_store.py # FAISS vector store implementation └── utils/ ├── document_processor.py # Document processing utilities └── github_extractor.py # GitHub file extraction utilities

프로젝트 확장

이 개념 증명을 확장하려면 다음을 수행하세요.

  1. 인증 및 보안 기능 추가
  2. 더욱 정교한 문서 처리를 구현하세요
  3. 더 많은 문서 유형에 대한 지원 추가
  4. 다른 LLM 제공자와 통합
  5. 모니터링 및 로깅 추가
  6. 더욱 구조화된 데이터 추출을 위해 Move 언어 구문 분석을 개선합니다.

특허

MIT

This server cannot be installed

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

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

AI 에이전트가 Sui Move 언어 문서가 포함된 FAISS 벡터 데이터베이스를 쿼리하여 검색 증강 생성을 수행할 수 있도록 하는 Machine Conversation Protocol 서버입니다.

  1. 특징
    1. 설치
      1. pipx 사용(권장)
      2. 수동 설치
    2. pipx와 함께 사용
      1. GitHub에서 이동 파일 다운로드
      2. 개선된 GitHub 검색 및 인덱싱(권장)
      3. 이동 파일 인덱싱
      4. 벡터 데이터베이스 쿼리
      5. LLM 통합을 통한 RAG 사용
      6. 서버 실행
    3. 수동 사용(pipx 없이)
      1. 서버 시작
      2. GitHub에서 이동 파일 다운로드
      3. 문서 인덱싱
      4. 문서 쿼리
      5. LLM 통합을 통한 RAG 사용
      6. MCP API 엔드포인트
    4. RAG 파이프라인 완료
      1. GitHub 이동 파일 추출
        1. 프로젝트 구조
          1. 프로젝트 확장
            1. 특허

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