Skip to main content
Glama

MCP Server (Multi-Model + RAG + LLM Platform)

Kurulum Rehberi

Gereksinimler

  • Python 3.9+

  • Node.js 16+ (frontend için)

  • Tesseract (OCR desteği için)

  • (Linux/Mac: sudo apt install tesseract-ocr veya brew install tesseract)

  • pip veya poetry (isteğe bağlı)


Related MCP server: Agentset

1. Backend Kurulumu

a) Sanal Ortam Oluştur

python -m venv venv
source venv/bin/activate

b) Bağımlılıkları Yükle

pip install -r requirements.txt
# veya
poetry install

c) Ortam Değişkenleri

.env dosyasını oluştur:

cp .env.example .env

Gerekirse OPENAI_API_KEY ve diğer alanları doldur.

d) Veritabanını Başlat

python -c "from src.models.database import init_db; init_db()"

e) Sunucuyu Çalıştır

uvicorn src.main:app --reload

2. Frontend (Web) Kurulumu

cd web
npm install
npm start

3. Notlar

  • PDF/OCR için Tesseract kurulmalı.

  • LLM entegrasyonu için OPENAI_API_KEY veya HuggingFace modeli indirecek internet bağlantısı gereklidir.

  • Vektör veritabanı ve LLM eklemek için ilgili Python dosyalarından kolayca genişletebilirsiniz.


Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A multi-functional computing platform server designed to integrate with large language models like Qwen, providing file access, database connections, API integration, and vector database functionality.
    3
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A local RAG server that enables document indexing and sentence window retrieval across multiple file formats like PDF, MD, and DOCX. It supports both local Hugging Face models and OpenAI embeddings for efficient context-aware querying through the Model Context Protocol.
    GPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A Docker-based local RAG backend that provides advanced document search capabilities using vector, graph, and full-text retrieval via the Model Context Protocol. It supports over 28 file formats and tracks evolving relationships between concepts using a Neo4j-backed graphiti implementation.
    1
    MIT