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Glama

mcp-reranker

Un servidor genérico de Model Context Protocol (MCP) que proporciona capacidades de reordenación de documentos utilizando sentence-transformers.

Este servidor está diseñado como una herramienta independiente que puede ser utilizada por cualquier cliente compatible con MCP (como Roo Code, Claude Desktop o agentes personalizados) para mejorar la precisión de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) o para ayudar a los agentes a tomar mejores decisiones puntuando la relevancia entre una consulta y múltiples candidatos.

Características

  • Reordenación Cross-Encoder: Utiliza el modelo CrossEncoder de sentence-transformers para una puntuación de relevancia de alta precisión.

  • Agnóstico al proyecto: Completamente independiente de cualquier lógica de aplicación específica.

  • Modelos personalizables: Admite varios modelos de HuggingFace. Puede configurar el modelo predeterminado a través de variables de entorno (el valor predeterminado es BAAI/bge-reranker-v2-m3).

  • Salida JSON: Devuelve resultados ordenados en un formato JSON estructurado.

Herramientas

rerank_documents

Calcula las puntuaciones de relevancia para una lista de documentos frente a una consulta determinada y los devuelve ordenados por puntuación.

Argumentos:

  • query (string): La consulta de búsqueda o la intención principal con la que comparar.

  • documents (array of strings): Una lista de descripciones o textos de documentos que se van a clasificar.

  • model_name (string, opcional): El identificador del modelo de HuggingFace. Por defecto utiliza la variable de entorno RERANKER_MODEL_NAME o "BAAI/bge-reranker-v2-m3".

Ejemplo de respuesta: Una cadena con formato JSON:

[
  { "document": "The most relevant document text.", "score": 0.985 },
  { "document": "A partially relevant text.", "score": 0.452 },
  { "document": "Completely irrelevant text.", "score": 0.012 }
]

Instalación y uso

Ejecución con uvx

Añada lo siguiente a su configuración de MCP (por ejemplo, brownie_core_mcp_config.json). Puede personalizar el modelo utilizado configurando la variable de entorno RERANKER_MODEL_NAME.

{
  "mcpServers": {
    "mcp-reranker": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+[https://github.com/globalpocket/mcp-reranker.git](https://github.com/globalpocket/mcp-reranker.git)",
        "mcp-reranker"
      ],
      "env": {
        "RERANKER_MODEL_NAME": "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
      }
    }
  }
}

Desarrollo

Requisitos previos

  • Python 3.10+

  • uv

Configuración

git clone [https://github.com/globalpocket/mcp-reranker.git](https://github.com/globalpocket/mcp-reranker.git)
cd mcp-reranker
uv sync --extra dev

Ejecución de pruebas

uv run pytest

Licencia

Licencia MIT

Install Server
A
license - permissive license
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
2dRelease cycle
3Releases (12mo)

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/globalpocket/mcp-reranker'

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