KB-Agent-Platform —— Unternehmens-Wissensdatenbank-Q&A-Plattform (RAG + Multi-Agent + MCP)

In einem Satz: Ein Unternehmens-Wissensdatenbank-Agent basierend auf RAG und LangGraph Supervisor, SSE-Streaming-Q&A mit Quellenangabe, MCP-Doppeleinstieg, docker compose für die Ein-Klick-Bereitstellung.

Architektur

Frontend Vue3 ──SSE──> FastAPI ──> Supervisor(LLM-Routing) ──┬─> KB Agent ──> Qdrant(4096 Dimensionen) └─> Chat Agent MCP Host(Cursor/Claude) ──stdio──> MCP Server ──> derselbe Qdrant

Related MCP server: tero-mcp-lite

Schnellstart

1. https://github.com/embracingTheFuture/kb-agent-platform.git && cd kb-agent-platform

2. cp .env.example .env # Trage deine Schlüssel ein

3. docker compose up --build -d

4. docker compose run --rm api python task2_pipeline.py # Daten einspielen

5. Öffne http://localhost:8000/docs

Screenshots

Qualität: Evaluierungs-Set-Regression

6 Testfälle decken Routing-Korrektheit + Zitierintegrität ab, im Container reproduzierbar.

Technische Highlights

• Handgeschriebener ReAct-Kern (Tool-Registry + while-Schleife, ohne Framework)

• Eigene Segmentierungs-Vektorisierungs-Retrieval-Pipeline, Qdrant-Kosinus-Ähnlichkeit

• Quellenangabe: nummerierter Kontext + [i]-Markierung + citations-Struktur

• Supervisor-Multi-Agenten-Routing + Konversationsspeicher-Komprimierung (Rolling Summary)

• MCP Server Doppeleinstieg / SSE-Streaming / Evaluierungs-Set-Regression