🚀 Agentic RAG 与 MCP 服务器

✨ 概述

带有 MCP 服务器的 Agentic RAG是一个强大的项目，它将 MCP（模型上下文协议）服务器和客户端结合在一起，用于构建Agentic RAG （检索增强生成）应用程序。

此设置为您的 RAG 系统提供了高级工具，例如：

• 🕵️‍♂️实体提取

• 🔍查询细化

• ✅相关性检查

服务器承载这些智能工具，而客户端展示如何无缝连接和使用它们。

Related MCP server: MCP-RAGNAR

🖥️ 服务器 — server.py

在mcp库的FastMCP类的支持下，服务器公开了以下便捷的工具：

🤝 客户端 — mcp-client.py

客户端演示如何与 MCP 服务器连接并交互：

• 与mcp库中的ClientSession建立连接

• 列出所有可用的服务器工具

• 使用自定义参数调用任何工具

• 利用OpenAI 或 Gemini和 MCP 工具协同处理查询

⚙️ 要求

• Python 3.9 或更高版本

• openai Python 包

• mcp库

• python-dotenv用于环境变量管理

🛠️ 安装指南

# 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

🔐 配置

1. 创建.env文件（使用.env.sample作为模板）

2. 在.env中设置你的 OpenAI 模型：

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

🚀 如何使用

1. 启动 MCP 服务器：

python server.py

2. 运行 MCP 客户端：

python mcp-client.py

📜 许可证

该项目已获得MIT 许可。

感谢阅读🙏