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Model Context Protocol Server

by ashishpatel26
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Python
Remote
31

🚀 Agentic RAG 与 MCP 服务器Agentic-RAG-MCP服务器 - AgenticRag

✨ 概述

带有 MCP 服务器的 Agentic RAG是一个强大的项目，它将 MCP（模型上下文协议）服务器和客户端结合在一起，用于构建Agentic RAG （检索增强生成）应用程序。

此设置为您的 RAG 系统提供了高级工具，例如：

  • 🕵️‍♂️实体提取

  • 🔍查询细化

  • ✅相关性检查

服务器承载这些智能工具，而客户端展示如何无缝连接和使用它们。

🖥️ 服务器 — server.py

在mcp库的FastMCP类的支持下，服务器公开了以下便捷的工具：

工具名称

描述

图标

get_time_with_prefix

返回

当前日期和时间

⏰

extract_entities_tool

使用

OpenAI

从查询中提取实体——增强文档检索相关性

🧠

refine_query_tool

利用

OpenAI 支持的改进技术

提高用户查询的质量

✨

check_relevance

通过使用 LLM 检查块相关性来过滤不相关的内容

✅

🤝 客户端 — mcp-client.py

客户端演示如何与 MCP 服务器连接并交互：

  • 与mcp库中的ClientSession建立连接

  • 列出所有可用的服务器工具

  • 使用自定义参数调用任何工具

  • 利用OpenAI 或 Gemini和 MCP 工具协同处理查询

⚙️ 要求

  • Python 3.9 或更高版本

  • openai Python 包

  • mcp库

  • python-dotenv用于环境变量管理

🛠️ 安装指南

# 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

🔐 配置

  1. 创建.env文件（使用.env.sample作为模板）

  2. 在.env中设置你的 OpenAI 模型：

OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here" GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 如何使用

  1. 启动 MCP 服务器：

python server.py

  1. 运行 MCP 客户端：

python mcp-client.py

📜 许可证

该项目已获得MIT 许可。

感谢阅读🙏

This server cannot be installed

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

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