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qualityA simple template for creating custom tools for Cursor IDE using Model Context Protocol, deployable via Heroku, Docker, or directly within Cursor IDE.
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Python
MIT License
RAG-MCP服务器
使用模型控制协议 (MCP) 的通用检索增强生成 (RAG) 服务器，旨在使用 RISC Zero 的 Bonsai 文档进行测试。
概述
该项目实现了一个 RAG 服务器，它：
- 使用 MCP（模型控制协议）进行标准化通信
- 实现用于文档查询的 RAG（检索增强生成）工作流程
- 可以使用 RISC Zero 的 Bonsai 文档进行测试
- 通过 Ollama 支持本地 LLM 集成
特征
- 文档提取和索引
- 语义搜索功能
- 本地法学硕士整合
- MCP 协议合规性
- RISC Zero Bonsai 文档支持
先决条件
- Python 3.12+
- Ollama（用于本地法学硕士支持）
- 诗歌（用于依赖管理）
安装
- 安装 Python 依赖项：
- 安装并启动 Ollama：
- 拉取所需模型：
用法
- 启动 MCP 服务器：
- 服务器将：
- 初始化 LLM 和嵌入模型
- 从数据目录提取文档
- 使用 RAG 工作流处理查询
- 使用 RISC Zero Bonsai 文档进行测试：
- 将 RISC Zero Bonsai 文档放在
data/目录中 - 向服务器查询 Bonsai 的功能和实现
- 将 RISC Zero Bonsai 文档放在
项目结构
mcp_server.py：主服务器实现rag.py：RAG 工作流程实现data/：文档提取目录storage/：向量存储和文档存储start_ollama.sh：启动 Ollama 服务的脚本
使用 RISC Zero Bonsai 进行测试
该服务器已配置为与 RISC Zero 的 Bonsai 文档配合使用。您可以：
- 将 Bonsai 文档添加到
data/目录 - 询问 Bonsai 的功能、实现细节和使用方法
- 使用 Bonsai 特定问题测试 RAG 工作流程
由proofofsid用 ❤️ 制作
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
实现与任何自定义知识库集成并可直接从 Cursor IDE 触发的 RAG 工作流。
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