mcp-local-rag

«примитивный» RAG-подобный сервер контекстного протокола веб-поиска (MCP), работающий локально. ✨ без API ✨

%%{init: {'theme': 'base'}}%%
flowchart TD
    A[User] -->|1.Submits LLM Query| B[Language Model]
    B -->|2.Sends Query| C[mcp-local-rag Tool]
    
    subgraph mcp-local-rag Processing
    C -->|Search DuckDuckGo| D[Fetch 10 search results]
    D -->|Fetch Embeddings| E[Embeddings from Google's MediaPipe Text Embedder]
    E -->|Compute Similarity| F[Rank Entries Against Query]
    F -->|Select top k results| G[Context Extraction from URL]
    end
    
    G -->|Returns Markdown from HTML content| B
    B -->|3.Generated response with context| H[Final LLM Output]
    H -->|5.Present result to user| A

    classDef default stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef input stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output stroke:#333,stroke-width:2px;

    class A input;
    class B,C process;
    class G output;

Установка

Найдите путь конфигурации MCP здесь или проверьте настройки клиента MCP.

Запустить напрямую через uvx

Это самый простой и быстрый метод. Вам нужно установить uv , чтобы это работало. Добавьте это в конфигурацию вашего сервера MCP:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag":{
      "command": "uvx",
        "args": [
          "--python=3.10",
          "--from",
          "git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag",
          "mcp-local-rag"
        ]
      }
  }
}

Использование Docker (рекомендуется)

Убедитесь, что у вас установлен Docker . Добавьте это в конфигурацию вашего сервера MCP:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--init",
        "-e",
        "DOCKER_CONTAINER=true",
        "ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:latest"
      ]
    }
  }
}

Аудиты безопасности

MseeP проводит аудит безопасности на каждом сервере MCP. Вы можете увидеть аудит безопасности этого сервера MCP, нажав здесь .

Клиенты МКП

Сервер MCP должен работать с любым клиентом MCP, который поддерживает вызов инструментов. Протестировано на следующих клиентах.

• Клод Десктоп

• Курсор

• Гусь

• Другие? Попробуйте!

Примеры на Claude Desktop

Когда LLM (например, Клоду) задают вопрос, требующий актуальной веб-информации, активируется mcp-local-rag .

При запросе на получение/поиск/выполнение поиска в Интернете модель предлагает использовать сервер MCP для чата.

В примере спросили его о последних моделях Gemma от Google, выпущенных вчера. Это новая информация, о которой Клод не знает.

Результат

mcp-local-rag выполняет поиск в Интернете в реальном времени, извлекает контекст и отправляет его обратно модели, предоставляя ей свежие знания:

Внося вклад

Есть идеи или хотите улучшить этот проект? Вопросы и запросы на внесение изменений приветствуются!

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT.