Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh

Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
GitHub
Python
23
OverviewInspectNewSchemaRelated ServersReviewsScore
Need Help?View Source CodeReport Issue

🚀 Агентский RAG с MCP-сервером

✨ Обзор

Agentic RAG с сервером MCP — это мощный проект, объединяющий сервер и клиент MCP (Model Context Protocol) для создания приложений Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Эта настройка оснащает вашу систему RAG передовыми инструментами, такими как:

  • 🕵️‍♂️ Извлечение сущностей
  • 🔍 Уточнение запроса
  • ✅ Проверка релевантности

Сервер размещает эти интеллектуальные инструменты, а клиент показывает, как легко их подключить и использовать.

🖥️ Сервер — server.py

Сервер, работающий на основе класса FastMCP из библиотеки mcp , предоставляет следующие удобные инструменты:

Название инструментаОписаниеИкона
get_time_with_prefixВозвращает текущую дату и время⏰
extract_entities_toolИспользует OpenAI для извлечения сущностей из запроса — повышая релевантность поиска документов🧠
refine_query_toolУлучшает качество пользовательских запросов с помощью уточнения на основе OpenAI✨
check_relevanceОтфильтровывает нерелевантный контент, проверяя релевантность фрагмента с помощью LLM✅

🤝 Клиент — mcp-client.py

Клиент демонстрирует, как подключаться и взаимодействовать с сервером MCP:

  • Установить соединение с ClientSession из библиотеки mcp
  • Список всех доступных серверных инструментов
  • Вызов любого инструмента с пользовательскими аргументами
  • Обработка запросов с использованием OpenAI или инструментов Gemini и MCP в тандеме

⚙️ Требования

  • Python 3.9 или выше
  • пакет openai Python
  • библиотека mcp
  • python-dotenv для управления переменными среды

🛠️ Руководство по установке

# 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

🔐 Конфигурация

  1. Создайте файл .env (используйте .env.sample в качестве шаблона)
  2. Установите вашу модель OpenAI в .env :
OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here" GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 Как использовать

  1. Запустите MCP-сервер:
python server.py
  1. Запустите клиент MCP:
python mcp-client.py

📜 Лицензия

Данный проект лицензирован в соответствии с лицензией MIT .

Спасибо за чтение 🙏

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.

Сервер, предоставляющий интеллектуальные инструменты для улучшения приложений RAG с возможностями извлечения сущностей, уточнения запросов и проверки релевантности.

  1. ✨ Обзор
    1. 🖥️ Сервер — server.py
      1. 🤝 Клиент — mcp-client.py
        1. ⚙️ Требования
          1. 🛠️ Руководство по установке
            1. 🔐 Конфигурация
              1. 🚀 Как использовать
                1. 📜 Лицензия

                  Related MCP Servers

                  • RagDocs MCP Server

                    heltonteixeira
                    -
                    security
                    A
                    license
                    -
                    quality
                    Provides RAG capabilities for semantic document search using Qdrant vector database and Ollama/OpenAI embeddings, allowing users to add, search, list, and delete documentation with metadata support.
                    Last updated -
                    5
                    14
                    TypeScript
                    Apache 2.0

                  • Shared Knowledge MCP Server

                    j5ik2o
                    -
                    security
                    F
                    license
                    -
                    quality
                    This server enables AI assistants (CLINE, Cursor, Windsurf, Claude Desktop) to share a common knowledge base through Retrieval Augmented Generation (RAG), providing consistent information access across multiple tools.
                    Last updated -
                    3
                    TypeScript
                    • Apple

                  • Agentsetofficial

                    agentset-ai
                    A
                    security
                    A
                    license
                    A
                    quality
                    An open-source platform for Retrieval-Augmented Generation (RAG). Upload documents and query them ⚡
                    Last updated -
                    1
                    15
                    9
                    JavaScript
                    MIT License

                  • MCP-RAG Server

                    sourangshupal
                    -
                    security
                    F
                    license
                    -
                    quality
                    Implements Retrieval-Augmented Generation (RAG) using GroundX and OpenAI, allowing users to ingest documents and perform semantic searches with advanced context handling through Modern Context Processing (MCP).
                    Last updated -
                    3
                    Python
                    • Linux
                    • Apple

                  View all related MCP servers

                  New MCP Servers

                  MCP directory API

                  We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                  curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ashishpatel26/Agentic-RAG-with-MCP-Server'

                  If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server