RAG Config Generator MCP
RAG Config Generator MCP
Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der RAG-Pipeline-Konfigurationen (Retrieval-Augmented Generation) basierend auf natürlichsprachlichen Beschreibungen generiert.
Live-Demo
API: Vercel-Deployment
Related MCP server: Pipelex MCP Server
Funktionen
Vollständige Konfiguration generieren: Beschreiben Sie Ihren RAG-Anwendungsfall in natürlicher Sprache
Chunking-Strategie: Erhalten Sie Chunking-Empfehlungen basierend auf dem Dokumenttyp
Embeddings: Erhalten Sie Empfehlungen für Embedding-Modelle basierend auf Anwendungsfall und Budget
Vektor-Store: Erhalten Sie Empfehlungen für Vektor-Stores basierend auf Datengröße und Latenz
API-Endpunkte
Endpunkt | Beschreibung |
| Serverinformationen |
| Vollständige RAG-Konfiguration generieren |
| Chunking-Empfehlungen |
| Empfehlungen für Embeddings |
| Empfehlungen für Vektor-Stores |
Installation
pip install -r requirements.txtVerwendung
Gradio-Benutzeroberfläche ausführen
python app.pyÖffnet unter http://localhost:7860
MCP-Server ausführen
python server.pyDer MCP-Server ist unter http://localhost:8000/mcp verfügbar
Projektstruktur
mcp/
├── server.py # FastAPI + MCP server
├── rag_configs.py # RAG config templates and logic
├── app.py # Gradio UI
├── api/
│ └── index.py # Vercel serverless function
├── requirements.txt # Python dependencies
├── vercel.json # Vercel configuration
└── README.md # DocumentationTech-Stack
Backend: Python, FastAPI, FastAPI-MCP
Frontend: Gradio, HTML/CSS/JS
Bereitstellung: Vercel (API), Hugging Face Spaces (UI)
Lizenz
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Ingest, manage, and retrieve documents for RAG-powered AI applications
Multi-agent AI pipeline that generates professional Solution Architecture Documents.
Cloud or self-hosted knowledge for AI agents: hybrid search, reranking, GraphRAG, scoped MCP tools.
Turn documents into structured, AI-ready data by parsing, enriching, chunking, and embedding.
Related MCP Servers
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