Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
ashishpatel26

Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Remote

🚀 Агентский RAG с MCP-сервером Agentic-RAG-MCPServer - AgenticRag

✨ 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.

Related MCP server: Shared Knowledge MCP Server

🖥️ Сервер — server.py

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

Название инструмента

Описание

Икона

get_time_with_prefix

Возвращает текущую дату и время

⏰

extract_entities_tool

Использует OpenAI для извлечения сущностей из запроса — повышая релевантность поиска документов

🧠

refine_query_tool

Улучшает качество пользовательских запросов с помощью уточнения на основе OpenAI

✨

check_relevance

Отфильтровывает 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?

Resources

New MCP Servers

Latest Blog Posts

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