MCP-RAG: RAG를 사용한 모델 컨텍스트 프로토콜 🚀

GroundX와 OpenAI를 사용하여 강력하고 효율적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 구현했으며, MCP(Modern Context Processing)로 구축되었습니다.

🌟 특징

고급 RAG 구현 : 고정확도 문서 검색을 위해 GroundX 활용
모델 컨텍스트 프로토콜 : 향상된 컨텍스트 처리를 위한 MCP와의 원활한 통합
Type-Safe : 강력한 유형 검사 및 검증을 위해 Pydantic으로 구축됨
유연한 구성 : 환경 변수를 통해 설정을 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.
문서 수집 : PDF 문서 수집 및 처리 지원
지능형 검색 : 점수 매기기 기능이 포함된 의미 검색 기능

🛠️ 필수 조건

Python 3.12 이상
OpenAI API 키
GroundX API 키
MCP CLI 도구

📦 설치

저장소를 복제합니다.

지엑스피1

가상 환경을 만들고 활성화하세요.

uv sync source .venv/bin/activate # On Windows, use `.venv\Scripts\activate`

⚙️ 구성

예제 환경 파일을 복사하세요.

cp .env.example .env

.env 에서 환경 변수를 구성하세요.

GROUNDX_API_KEY="your-groundx-api-key" OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key" BUCKET_ID="your-bucket-id"

🚀 사용법

서버 시작

다음을 사용하여 검사 서버를 실행합니다.

mcp dev server.py

문서 수집

새 문서를 수집하려면:

from server import ingest_documents result = ingest_documents("path/to/your/document.pdf") print(result)

검색 수행

기본 검색어:

from server import process_search_query response = process_search_query("your search query here") print(f"Query: {response.query}") print(f"Score: {response.score}") print(f"Result: {response.result}")

사용자 정의 구성:

from server import process_search_query, SearchConfig config = SearchConfig( completion_model="gpt-4", bucket_id="custom-bucket-id" ) response = process_search_query("your query", config)

📚 종속성

groundx (≥2.3.0): 핵심 RAG 기능
openai (≥1.75.0): OpenAI API 통합
mcp[cli] (≥1.6.0): 최신 컨텍스트 처리 도구
ipykernel (≥6.29.5): Jupyter 노트북 지원

🔒 보안

API 키가 포함된 .env 파일을 커밋하지 마십시오.
모든 민감한 정보에 환경 변수를 사용하세요
API 키를 정기적으로 순환하세요
승인되지 않은 액세스에 대한 API 사용을 모니터링합니다.

🤝 기여하기

저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )
변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )
브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )
풀 리퀘스트 열기

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

GroundX와 OpenAI를 사용하여 검색 증강 생성(RAG)을 구현하여 사용자가 문서를 수집하고 MCP(Modern Context Processing)를 통해 고급 컨텍스트 처리를 통해 의미 검색을 수행할 수 있도록 합니다.

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