Skip to main content
Glama

KB-Agent-Platform —— корпоративная платформа вопросов-ответов по базе знаний (RAG + Multi-Agent + MCP)

Одной фразой: корпоративный агент базы знаний на основе RAG и LangGraph Supervisor, SSE-потоковые ответы с указанием источников, двойная точка входа MCP, развёртывание одной командой docker compose.

Архитектура

Фронтенд Vue3 ──SSE──> FastAPI ──> Supervisor(маршрутизация LLM) ──┬─> KB Agent ──> Qdrant(4096 измерений) └─> Chat Agent MCP Host(Cursor/Claude) ──stdio──> MCP Server ──> тот же Qdrant img.png

Related MCP server: KaaS

Быстрый старт

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

  2. cp .env.example .env # впишите свои ключи

  3. docker compose up --build -d

  4. docker compose run --rm api python task2_pipeline.py # загрузка данных

  5. Откройте http://localhost:8000/docs

Скриншоты

img_1.png

Качество: регрессия на оценочном наборе

6 сценариев покрывают корректность маршрутизации + полноту цитирования, воспроизводимо внутри контейнера.

Номер

Первые 15 символов

Ожидание

Факт

Тест пройден

Номер: 1

Первые 15 символов: расписание второго этапа и позиционирование основного проекта.

Ожидание: KB

Факт: KB

PASS

Номер: 2

Первые 15 символов: что нужно сделать на Day16 по дорожной карте

Ожидание: KB

Факт: KB

PASS

Номер: 3

Первые 15 символов: представь себя одним предложением.

Ожидание: CHAT

Факт: CHAT

PASS

Номер: 4

Первые 15 символов: напиши мне стихотворение про осень.

Ожидание: CHAT

Факт: CHAT

PASS

Номер: 5

Первые 15 символов: сколько золотых медалей завоевал Китай на Олимпиаде-2024

Ожидание: CHAT

Факт: CHAT

PASS

Номер: 6

Первые 15 символов:

Ожидание: CHAT

Факт: CHAT

PASS

6 сценариев, 6 пройдено, 0 провалено

Технические особенности

  • Собственноручно написанное ядро ReAct (реестр инструментов + цикл while, без фреймворков)

  • Собственный конвейер разбиения-векторизации-поиска, косинусное сходство Qdrant

  • Указание источников: нумерованный контекст + разметка [i] + структура citations

  • Маршрутизация нескольких агентов Supervisor + сжатие памяти диалога (скользящее резюме)

  • Двойная точка входа MCP Server / SSE-поток / регрессия на оценочном наборе

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Exposes a compiled Markdown knowledge base to any MCP-capable coding agent through a single ask tool, returning cited answers grounded in full wiki articles over stdio or streamable HTTP.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Exposes a compiled Markdown knowledge wiki to any MCP-capable client through a single ask tool that returns cited Markdown answers grounded in whole wiki articles, available over stdio or an authenticated streamable-HTTP endpoint.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Gives MCP-capable coding agents a single ask tool that returns cited Markdown answers grounded in a compiled wiki of the user's notes, docs, and transcripts. Runs locally over stdio or remotely as a streamable-HTTP endpoint at /mcp with optional bearer-token auth.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables MCP clients to query a compiled Markdown knowledge base through a single ask tool, returning cited answers grounded in wiki articles over stdio or streamable HTTP.
    -