RAG-MCP サーバー

RISC Zero の Bonsai ドキュメントを使用してテストできるように設計された、モデル制御プロトコル (MCP) を使用する汎用 Retrieval-Augmented Generation (RAG) サーバー。

概要

このプロジェクトでは、次の機能を備えた RAG サーバーを実装します。

• 標準化された通信にMCP（モデル制御プロトコル）を使用する

• ドキュメントクエリ用のRAG（検索拡張生成）ワークフローを実装します

• RISC ZeroのBonsaiドキュメントでテスト可能

• Ollama によるローカル LLM 統合をサポート

Related MCP server: Shared Knowledge MCP Server

特徴

• ドキュメントの取り込みとインデックス作成

• セマンティック検索機能

• ローカルLLM統合

• MCPプロトコル準拠

• RISC Zero Bonsai ドキュメントサポート

前提条件

• Python 3.12以上

• Ollama（ローカルLLMサポート用）

• 詩（依存関係の管理用）

インストール

1. Python の依存関係をインストールします。

2. Ollama をインストールして起動します。

3. 必要なモデルをプルします。

使用法

1. MCP サーバーを起動します。

2. サーバーは次のことを行います。

   • LLMと埋め込みモデルを初期化する

   • データディレクトリからドキュメントを取り込む

   • RAGワークフローを使用してクエリを処理する

3. RISC Zero Bonsai ドキュメントでテストします。

   • RISC Zero Bonsaiのドキュメントをdata/ディレクトリに置く

   • Bonsaiの機能と実装についてサーバーに問い合わせる

プロジェクト構造

• mcp_server.py : メインサーバーの実装

• rag.py : RAG ワークフロー実装

• data/ : ドキュメント取り込み用のディレクトリ

• storage/ : ベクトルストアとドキュメントストレージ

• start_ollama.sh : Ollama サービスを起動するスクリプト

RISC Zero Bonsaiを使ったテスト

サーバーはRISC ZeroのBonsaiドキュメントと連携するように設定されています。以下のことが可能です。

1. Bonsaiドキュメントをdata/ディレクトリに追加する

2. Bonsaiの機能、実装の詳細、使用方法に関する問い合わせ

3. Bonsai特有の質問でRAGワークフローをテストする

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