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Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
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Python
Remote
31

🚀 MCP サーバーを使用した Agentic RAG Agentic-RAG-MCPServer - AgenticRag

✨ 概要

Agentic RAG with MCP Server は、 Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) アプリケーションを構築するために MCP (Model Context Protocol) サーバーとクライアントを統合する強力なプロジェクトです。

このセットアップにより、次のような高度なツールが RAG システムに導入されます。

  • 🕵️‍♂️エンティティ抽出

  • 🔍クエリの絞り込み

  • ✅関連性チェック

サーバーはこれらのインテリジェント ツールをホストし、クライアントはそれらをシームレスに接続して活用する方法を示します。

🖥️ サーバー — server.py

mcpライブラリのFastMCPクラスを活用したこのサーバーは、次のような便利なツールを公開します。

ツール名

説明

アイコン

get_time_with_prefix

現在の日付と時刻

を返します

⏰

extract_entities_tool

OpenAI

を使用してクエリからエンティティを抽出し、ドキュメント検索の関連性を高めます。

🧠

refine_query_tool

OpenAIを活用した改良

によりユーザークエリの品質を向上

✨

check_relevance

LLMでチャンクの関連性をチェックして無関係なコンテンツを除外します

✅

🤝 クライアント — mcp-client.py

クライアントは、MCP サーバーに接続して対話する方法を示します。

  • mcpライブラリからClientSessionとの接続を確立する

  • 利用可能なすべてのサーバーツールを一覧表示する

  • カスタム引数で任意のツールを呼び出す

  • OpenAI または Geminiと MCP ツールを連携して活用してクエリを処理する

⚙️ 要件

  • Python 3.9以上

  • openai Pythonパッケージ

  • mcpライブラリ

  • 環境変数管理のためのpython-dotenv

🛠️ インストールガイド

# 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

🔐 構成

  1. .envファイルを作成する ( .env.sampleをテンプレートとして使用)

  2. .envで OpenAI モデルを設定します。

OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here" GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 使い方

  1. MCP サーバーを起動します。

python server.py

  1. MCP クライアントを実行します。

python mcp-client.py

📜 ライセンス

このプロジェクトはMIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

読んでくれてありがとう🙏

This server cannot be installed

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

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