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Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
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Python
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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

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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