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Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
GitHub
Python
23
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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

How are these scores calculated?

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.

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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