🚀 MCP サーバーを使用した Agentic RAG

✨ 概要

Agentic RAG with MCP Server は、 Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) アプリケーションを構築するために MCP (Model Context Protocol) サーバーとクライアントを統合する強力なプロジェクトです。

このセットアップにより、次のような高度なツールが RAG システムに導入されます。

• 🕵️‍♂️エンティティ抽出

• 🔍クエリの絞り込み

• ✅関連性チェック

サーバーはこれらのインテリジェント ツールをホストし、クライアントはそれらをシームレスに接続して活用する方法を示します。

Related MCP server: MCP-RAGNAR

🖥️ サーバー — server.py

mcpライブラリのFastMCPクラスを活用したこのサーバーは、次のような便利なツールを公開します。

🤝 クライアント — mcp-client.py

クライアントは、MCP サーバーに接続して対話する方法を示します。

• mcpライブラリからClientSessionとの接続を確立する

• 利用可能なすべてのサーバーツールを一覧表示する

• カスタム引数で任意のツールを呼び出す

• OpenAI または Geminiと MCP ツールを連携して活用してクエリを処理する

⚙️ 要件

• Python 3.9以上

• openai Pythonパッケージ

• mcpライブラリ

• 環境変数管理のためのpython-dotenv

🛠️ インストールガイド

# Step 1: Clone the repository
git clone https://github.com/ashishpatel26/Agentic-RAG-with-MCP-Server.git

# Step 2: Navigate into the project directory
cd Agentic-RAG-with-MCP-Serve

# Step 3: Install dependencies
pip install -r requirements.txt

🔐 構成

1. .envファイルを作成する ( .env.sampleをテンプレートとして使用)

2. .envで OpenAI モデルを設定します。

OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here"
GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 使い方

1. MCP サーバーを起動します。

python server.py

2. MCP クライアントを実行します。

python mcp-client.py

📜 ライセンス

このプロジェクトはMIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

読んでくれてありがとう🙏