mcp-local-rag
ローカルで実行される「原始的な」RAG のような Web 検索モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。✨ API なし ✨
%%{init: {'theme': 'base'}}%%
flowchart TD
A[User] -->|1.Submits LLM Query| B[Language Model]
B -->|2.Sends Query| C[mcp-local-rag Tool]
subgraph mcp-local-rag Processing
C -->|Search DuckDuckGo| D[Fetch 10 search results]
D -->|Fetch Embeddings| E[Embeddings from Google's MediaPipe Text Embedder]
E -->|Compute Similarity| F[Rank Entries Against Query]
F -->|Select top k results| G[Context Extraction from URL]
end
G -->|Returns Markdown from HTML content| B
B -->|3.Generated response with context| H[Final LLM Output]
H -->|5.Present result to user| A
classDef default stroke:#333,stroke-width:2px;
classDef process stroke:#333,stroke-width:2px;
classDef input stroke:#333,stroke-width:2px;
classDef output stroke:#333,stroke-width:2px;
class A input;
class B,C process;
class G output;
インストール
ここでMCP 構成パスを見つけるか、MCP クライアント設定を確認してください。
uvx経由で直接実行
これは最も簡単で素早い方法です。この方法を使用するには、 uvをインストールする必要があります。MCP サーバーの設定に以下を追加してください。
{
"mcpServers": {
"mcp-local-rag":{
"command": "uvx",
"args": [
"--python=3.10",
"--from",
"git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag",
"mcp-local-rag"
]
}
}
}
Dockerの使用（推奨）
Dockerがインストールされていることを確認してください。MCPサーバーの設定に以下を追加してください。
{
"mcpServers": {
"mcp-local-rag": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"-i",
"--init",
"-e",
"DOCKER_CONTAINER=true",
"ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:latest"
]
}
}
}
セキュリティ監査
MseeP はすべての MCP サーバーに対してセキュリティ監査を実施します。ここをクリックすると、この MCP サーバーのセキュリティ監査を確認できます。
MCPクライアント
MCPサーバーは、ツール呼び出しをサポートするあらゆるMCPクライアントで動作します。以下のクライアントでテスト済みです。
クロードデスクトップ
カーソル
ガチョウ
他にも？試してみて！
Claude Desktopの例
LLM (Claude など) に最近の Web 情報を必要とする質問が行われると、 mcp-local-ragトリガーされます。
Web を取得/検索/検索するように要求されると、モデルはチャットに MCP サーバーを使用するように要求します。
この例では、昨日リリースされたGoogleの最新Gemmaモデルについて質問しました。これはクロードが知らない新しい情報です。
結果
mcp-local-ragライブ Web 検索を実行し、コンテキストを抽出してモデルに送り返し、最新の知識を提供します。
貢献
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ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。