AI Research Assistant MCP Server

基于 MCP 的 AI 研究助手 (RAG + LangChain + Claude)

它能做什么

一个 AI 智能体，利用基于 MCP 架构的 RAG（检索增强生成）技术来检索文档、处理上下文并回答查询。

技术栈

• LangChain

• Claude / 兼容 Ollama 的模型

• 向量数据库：Chroma（示例；可配置为 Pinecone、Milvus 等）

• 用于多工具编排的 MCP（模型上下文协议）

功能特性

• 基于 RAG 的检索流水线

• 多工具智能体（索引、检索、LLM 推理、工具调用）

• 用于内部数据源的 API 集成

演示

查看 /app/demo_output.md 获取展示“输入 → 检索到的文档 → 最终 AI 回复”的示例运行。如有可用内容，请在 presentation/ 文件夹中包含截图或短 GIF。

如何运行（快速）

1. 创建虚拟环境并安装依赖项。

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate    # Windows
pip install -r requirements.txt

2. 为您的模型和向量数据库配置环境变量（示例）：

export OPENAI_API_KEY=...
export CLAUDE_API_KEY=...
# For Windows PowerShell:
$env:CLAUDE_API_KEY = '...'

3. 运行 RAG 流水线或 MCP 服务器组件（示例）：

python -m rag_pipeline.run         # pipeline entry (if present)
python -m mcp_server.server        # MCP server (if present)

备注

• 本仓库已重组，专注于单一具体用例：公司知识库 AI。遗留课程材料已归档至 /legacy_course。

• 如果您希望删除遗留的编号课程文件夹或将其迁移至 /legacy_course，请确认，我将为您移动它们。