Skip to main content
Glama

mcp-reranker

Универсальный сервер Model Context Protocol (MCP), предоставляющий возможности переранжирования документов с использованием sentence-transformers.

Этот сервер разработан как автономный инструмент, который может использоваться любым MCP-совместимым клиентом (например, Roo Code, Claude Desktop или пользовательскими агентами) для повышения точности RAG (Retrieval-Augmented Generation) или для помощи агентам в принятии более качественных решений путем оценки релевантности между запросом и несколькими кандидатами.

Функции

  • Переранжирование Cross-Encoder: Использует модель CrossEncoder из sentence-transformers для высокоточной оценки релевантности.

  • Независимость от проекта: Полностью независим от какой-либо конкретной логики приложения.

  • Настраиваемые модели: Поддерживает различные модели HuggingFace. Вы можете настроить модель по умолчанию через переменные окружения (по умолчанию используется BAAI/bge-reranker-v2-m3).

  • Вывод в формате JSON: Возвращает отсортированные результаты в структурированном формате JSON.

Инструменты

rerank_documents

Вычисляет оценки релевантности для списка документов относительно заданного запроса и возвращает их, отсортированными по оценке.

Аргументы:

  • query (строка): Поисковый запрос или основное намерение для сравнения.

  • documents (массив строк): Список описаний или текстов документов для ранжирования.

  • model_name (строка, необязательно): Идентификатор модели HuggingFace. По умолчанию используется переменная окружения RERANKER_MODEL_NAME или "BAAI/bge-reranker-v2-m3".

Пример ответа: Строка в формате 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 }
]

Установка и использование

Запуск с помощью uvx

Добавьте следующее в вашу конфигурацию MCP (например, brownie_core_mcp_config.json). Вы можете настроить используемую модель, установив переменную окружения 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"
      }
    }
  }
}

Разработка

Предварительные требования

  • Python 3.10+

  • uv

Настройка

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

Запуск тестов

uv run pytest

Лицензия

Лицензия MIT

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

Maintenance

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

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

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

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server