Skip to main content
Glama

🧠 SuiAgentic

SuiAgentic — это приложение на основе FastAPI для встраивания документов и семантического поиска, работающее на базе векторной базы данных Qdrant. Оно позволяет преобразовывать документы (из URL-адресов или локальных файлов) в встраивания, эффективно хранить их и извлекать релевантный контент с помощью запросов на естественном языке. Оно разработано для поддержки инструментов с улучшенным ИИ, таких как Cursor, Copilot, Claude и других клиентов, совместимых с MCP.

💡 Почему SuiAgentic? Многим организациям необходимо интегрировать контекст из внутренних документов (например, PRD, спецификации дизайна, вики) в инструменты, используемые разработчиками и работниками знаний. Однако консолидация документов из различных источников в централизованную, доступную для поиска базу знаний сложна и фрагментирована.

SuiAgentic решает эту проблему, предоставляя централизованный контекстный сервер, который принимает, разделяет, встраивает и индексирует ваш контент, делая его доступным через простой REST API и веб-интерфейс. Он также поддерживает использование в качестве сервера MCP для агентов ИИ.

🚀 Основные функции Встраивание документов: извлекает содержимое из URL-адресов (с аутентификацией или без нее), разбивает его на части, генерирует встраивания и сохраняет их в Qdrant.

Семантический поиск: выполняйте запросы к своей базе знаний на естественном языке и извлекайте соответствующие фрагменты или документы.

Веб-интерфейс: простой в использовании веб-интерфейс для встраивания и поиска.

REST API: полный доступ через конечные точки HTTP для автоматизации или интеграции.

Совместимость с MCP-сервером: используйте его с MCP-совместимыми клиентами, такими как Cursor, Copilot, Claude и т. д.

Поддержка аутентификации: поддерживает базовую аутентификацию и токен на предъявителя для защищенных документов.

⚙️ Быстрый старт

  1. Клонировать репозиторий

git clone https://github.com/AnhQuan2004/mcp_agent.git
cd mcp_agent
  1. Настройка среды Python

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  1. Установить зависимости

pip install -r requirements.txt
  1. Создайте файл .env (или используйте предоставленный файл .env.example)

QDRANT_URL=localhost
QDRANT_PORT=6333
QDRANT_COLLECTION_NAME=documents
  1. Запустить Qdrant (Векторная БД)

Использование Докера:

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

Или с помощью вспомогательного скрипта:

./runqdrant.sh
  1. Запустите приложение Agentic

uvicorn app.main:app --reload
# or:
python run.py

Посетите http://localhost:8000

🌐 Веб-интерфейс и API

Веб-интерфейс:

  • / - Дом

  • /embed — Встраивание документов через пользовательский интерфейс

  • /retrieve — Интерфейс семантического поиска

🔍 Опубликовать /извлечь

{
  "query": "What is the architecture of Sui?",
  "top_k": 5,
  "group_by_doc": true
}

🌍 Встраивание из URL-адресов

Публичные URL-адреса:

  • Просто укажите URL-адрес через API или пользовательский интерфейс — аутентификация не требуется.

🤖 Использование в качестве MCP-сервера

Чтобы использовать sui в качестве сервера MCP:

{
  "mcpServers": {
    "suiAgentic": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

Инструменты загрузки документов

В этом каталоге содержатся инструменты для массовой загрузки документов в базу данных SuiAgentic Qdrant.

Доступные инструменты

  1. upload_folder.py — простой скрипт для загрузки PDF-файлов из папки

  2. upload_documents.py — расширенный скрипт для загрузки файлов PDF, DOCX и TXT с дополнительными возможностями

Related MCP server: RagDocs MCP Server

Предпосылки

  • Питон 3.8+

  • Приложение SuiAgentic установлено и настроено

  • Сервер Qdrant, работающий локально или доступный через сеть

  • Установлены необходимые зависимости (PyPDF2, python-docx)

Базовое использование

Загрузить PDF-файлы из папки

# Upload all PDFs from a folder
python upload_folder.py /path/to/pdf/folder

# Upload with a prefix (useful for categorizing documents)
python upload_folder.py /path/to/pdf/folder --prefix "Research Papers"

Расширенная загрузка документов

# Upload all supported documents from a folder and subfolders
python upload_documents.py /path/to/documents --recursive

# Add metadata tags to all documents
python upload_documents.py /path/to/documents --tag category=research --tag project=alpha

# Specify collection name (if not using default)
python upload_documents.py /path/to/documents --collection my_collection

# Complete example with all options
python upload_documents.py /path/to/documents --recursive --prefix "Project X" --tag department=marketing --tag status=final

Что делают эти инструменты

  1. Найти поддерживаемые документы в указанной папке

  2. Извлечь текстовое содержимое из каждого документа

  3. Разделите текст на управляемые части

  4. Генерация 3072-мерных вложений для каждого фрагмента

  5. Храните фрагменты и вложения в Qdrant

  6. Отслеживайте метаданные для каждого документа

Аргументы командной строки

upload_folder.py

  • folder - Путь к папке, содержащей PDF-файлы.

  • --prefix — Префикс для добавления к именам документов

upload_documents.py

  • folder - Путь к папке, содержащей документы

  • --prefix — Префикс для добавления к именам документов

  • --recursive — Рекурсивный поиск файлов во вложенных папках

  • --collection — Имя используемой коллекции Qdrant

  • --tag — Добавить теги метаданных к документам (можно использовать несколько раз: --tag key=value )

Примеры

Организуйте документы по проектам

python upload_documents.py /path/to/projects/project1 --recursive --prefix "Project 1" --tag project=alpha
python upload_documents.py /path/to/projects/project2 --recursive --prefix "Project 2" --tag project=beta

Категоризировать документы

python upload_documents.py /path/to/contracts --prefix "Legal" --tag department=legal --tag confidential=true
python upload_documents.py /path/to/manuals --prefix "Technical" --tag department=engineering

Поиск неисправностей

  • Если вы столкнулись с ошибками памяти при работе с большими документами, попробуйте разбить их на файлы меньшего размера.

  • Для больших коллекций документов рассмотрите возможность обработки меньшими партиями.

  • Проверьте вывод журнала на наличие ошибок во время обработки.

🪪 Лицензия

Лицензировано по лицензии Apache License 2.0.

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

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/jasong-03/mcp_agent'

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