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Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
GitHub
Python
23
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🚀 MCP 서버가 포함된 Agentic RAG

✨ 개요

MCP 서버가 탑재된 Agentic RAG는 Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 구축하기 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버와 클라이언트를 결합한 강력한 프로젝트입니다.

이 설정은 다음과 같은 고급 도구를 사용하여 RAG 시스템을 강화합니다.

  • 🕵️‍♂️ 엔티티 추출
  • 🔍 쿼리 세분화
  • ✅ 관련성 확인

서버는 이러한 지능형 도구를 호스팅하고, 클라이언트는 이러한 도구에 원활하게 연결하여 활용하는 방법을 보여줍니다.

🖥️ 서버 — server.py

mcp 라이브러리의 FastMCP 클래스를 기반으로 하는 이 서버는 다음과 같은 편리한 도구를 제공합니다.

도구 이름설명상
get_time_with_prefix현재 날짜 및 시간을 반환합니다.⏰
extract_entities_toolOpenAI를 사용하여 쿼리에서 엔터티를 추출하여 문서 검색 관련성을 향상시킵니다.🧠
refine_query_toolOpenAI 기반 세분화를 통해 사용자 쿼리의 품질을 향상시킵니다.✨
check_relevanceLLM을 사용하여 청크 관련성을 확인하여 관련 없는 콘텐츠를 필터링합니다.✅

🤝 클라이언트 — mcp-client.py

클라이언트는 MCP 서버에 연결하고 상호 작용하는 방법을 보여줍니다.

  • mcp 라이브러리에서 ClientSession 과 연결을 설정합니다.
  • 사용 가능한 모든 서버 도구 나열
  • 사용자 정의 인수로 모든 도구 호출
  • OpenAI 또는 Gemini 와 MCP 도구를 함께 활용하여 쿼리 처리

⚙️ 요구 사항

  • 파이썬 3.9 이상
  • openai Python 패키지
  • mcp 라이브러리
  • 환경 변수 관리를 위한 python-dotenv

🛠️ 설치 가이드

지엑스피1

🔐 구성

  1. .env 파일을 만듭니다( .env.sample 템플릿으로 사용)
  2. .env 에 OpenAI 모델을 설정합니다.
OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here" GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 사용 방법

  1. MCP 서버를 시작합니다.
python server.py
  1. MCP 클라이언트를 실행합니다.
python mcp-client.py

📜 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

읽어주셔서 감사합니다 🙏

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.

엔티티 추출, 쿼리 정제, 관련성 검사 기능을 통해 RAG 애플리케이션을 향상시키기 위한 지능형 도구를 제공하는 서버입니다.

  1. ✨ 개요
    1. 🖥️ 서버 — server.py
      1. 🤝 클라이언트 — mcp-client.py
        1. ⚙️ 요구 사항
          1. 🛠️ 설치 가이드
            1. 🔐 구성
              1. 🚀 사용 방법
                1. 📜 라이센스

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