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Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
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Python
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🚀 Agentic RAG con servidor MCP

✨ Descripción general

Agentic RAG con MCP Server es un potente proyecto que reúne un servidor y un cliente MCP (Protocolo de contexto de modelo) para crear aplicaciones Agentic RAG (Recuperación-Generación aumentada).

Esta configuración potencia su sistema RAG con herramientas avanzadas como:

  • 🕵️‍♂️ Extracción de entidades
  • 🔍 Refinamiento de consultas
  • ✅ Comprobación de relevancia

El servidor aloja estas herramientas inteligentes, mientras que el cliente muestra cómo conectarse y utilizarlas sin problemas.

🖥️ Servidor — server.py

Impulsado por la clase FastMCP de la biblioteca mcp , el servidor expone estas útiles herramientas:

Nombre de la herramientaDescripciónIcono
get_time_with_prefixDevuelve la fecha y hora actuales⏰
extract_entities_toolUtiliza OpenAI para extraer entidades de una consulta, lo que mejora la relevancia de la recuperación de documentos.🧠
refine_query_toolMejora la calidad de las consultas de los usuarios con refinamiento impulsado por OpenAI✨
check_relevanceFiltra el contenido irrelevante al verificar la relevancia de los fragmentos con un LLM✅

🤝 Cliente — mcp-client.py

El cliente demuestra cómo conectarse e interactuar con el servidor MCP:

  • Establecer una conexión con ClientSession desde la biblioteca mcp
  • Enumere todas las herramientas de servidor disponibles
  • Llamar a cualquier herramienta con argumentos personalizados
  • Consultas de procesos que aprovechan las herramientas OpenAI o Gemini y MCP en conjunto

⚙️ Requisitos

  • Python 3.9 o superior
  • paquete Python openai
  • biblioteca mcp
  • python-dotenv para la gestión de variables de entorno

🛠️ Guía de instalación

# Step 1: Clone the repository git clone https://github.com/ashishpatel26/Agentic-RAG-with-MCP-Server.git # Step 2: Navigate into the project directory cd Agentic-RAG-with-MCP-Serve # Step 3: Install dependencies pip install -r requirements.txt

🔐 Configuración

  1. Cree un archivo .env (utilice .env.sample como plantilla)
  2. Establezca su modelo OpenAI en .env :
OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here" GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 Cómo utilizar

  1. Inicie el servidor MCP:
python server.py
  1. Ejecute el cliente MCP:
python mcp-client.py

📜 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT .

Gracias por leer 🙏

This server cannot be installed

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

Un servidor que expone herramientas inteligentes para mejorar las aplicaciones RAG con capacidades de extracción de entidades, refinamiento de consultas y verificación de relevancia.

  1. ✨ Descripción general
    1. 🖥️ Servidor — server.py
      1. 🤝 Cliente — mcp-client.py
        1. ⚙️ Requisitos
          1. 🛠️ Guía de instalación
            1. 🔐 Configuración
              1. 🚀 Cómo utilizar
                1. 📜 Licencia

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