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Model Context Protocol Server

🚀 MCP サーバーを使用した Agentic RAG


✨ 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_toolOpenAI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_toolOpenAIを活用した改良によりユーザークエリの品質を向上
check_relevanceLLM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🙏

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

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.

エンティティ抽出、クエリ絞り込み、関連性チェック機能を使用して RAG アプリケーションを強化するインテリジェント ツールを公開するサーバー。

  1. ✨ 概要
    1. 🖥️ サーバー — server.py
      1. 🤝 クライアント — mcp-client.py
        1. ⚙️ 要件
          1. 🛠️ インストールガイド
            1. 🔐 構成
              1. 🚀 使い方
                1. 📜 ライセンス

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