Skip to main content
Glama
Bisma474

RAG Config Generator MCP

by Bisma474

RAG Config Generator MCP

Сервер MCP (Model Context Protocol), который генерирует конфигурации конвейеров RAG (Retrieval-Augmented Generation) на основе описаний на естественном языке.

Живое демо

Related MCP server: Pipelex MCP Server

Возможности

  • Полная генерация конфигурации: опишите ваш сценарий использования RAG на естественном языке

  • Стратегия чанкинга: получите рекомендации по чанкингу на основе типа документа

  • Эмбеддинги: получите рекомендации по моделям эмбеддингов на основе сценария использования и бюджета

  • Векторное хранилище: получите рекомендации по векторному хранилищу на основе размера данных и задержки

Эндпоинты API

Endpoint

Description

GET /

Информация о сервере

GET /generate-rag-config?description=...

Сгенерировать полную конфигурацию RAG

GET /suggest-chunking?doc_type=...&doc_size=...

Рекомендации по чанкингу

GET /suggest-embeddings?use_case=...&budget=...

Рекомендации по эмбеддингам

GET /suggest-vector-store?data_size=...&latency=...

Рекомендации по векторному хранилищу

Установка

pip install -r requirements.txt

Использование

Запустить интерфейс Gradio

python app.py

Открывается по адресу http://localhost:7860

Запустить MCP-сервер

python server.py

MCP-сервер будет доступен по адресу http://localhost:8000/mcp

Структура проекта

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           # Documentation

Технологический стек

  • Бэкенд: Python, FastAPI, FastAPI-MCP

  • Фронтенд: Gradio, HTML/CSS/JS

  • Развёртывание: Vercel (API), Hugging Face Spaces (UI)

Лицензия

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Creates deterministic, auditable vector databases from any content source with deployable RAG applications. Supports multiple embedding providers and vector databases with fine-grained pipeline control or project-based workflows.
    9 npm
    6
    Academic Free v1.1
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Automated RAG pipeline optimization and serving. It interviews users, builds and evaluates candidate configurations on their data, and registers the best ones as a fleet queryable via MCP.
    MIT