boop-mcp-rag
Boop MCP–RAG
Boop MCP–RAG は、将来の検索拡張生成(RAG)および Model Context Protocol(MCP)システムのための、ソースに依存しない基盤です。モデルプロバイダー、ソースシステム、認証情報、データベース、ベクトルデータベース、リモートMCPサーバー、本番のアイデンティティサービスを組み込まずに、安定したコントラクトと決定論的なローカル参照パスを実装します。
このプロジェクトは、意図的に構造的な基盤です。本番RAGサービス、自律エージェント、APIゲートウェイ、ベクトル検索クラスター、リモートツール実行基盤ではありません。
ランタイムトポロジー
Consumer / MCP client
|
v
ContextRouter
| |
v v
QueryRetriever MCPHost
| |
v v
ContextDocument ToolResult
\ /
v v
ContextPayloadオーケストレーターは正規化されたコントラクトのみを認識します。検索ストレージ、セッションの永続化、ツールのトランスポート、テレメトリのエクスポートは、インストール時にインターフェースの裏側で選択されます。
境界 | コントラクト | ローカル参照アダプター | インストール時の拡張ポイント |
取り込み |
| 決定論的なインメモリチャンク分割 | ドキュメントパーサー、埋め込みモデル、インデクサー |
検索 |
| キーワード重複ランキング | pgvector、Qdrant、ハイブリッド検索 |
セッション状態 |
| プロセスメモリ | Redis、PostgreSQL |
ツール |
| プロセス内Pydantic検証済みホスト | MCP STDIO、HTTP/SSE、gRPCブリッジ |
テレメトリ | OpenTelemetry APIスパン | APIインストルメンテーションのみ | OTLPコレクター/エクスポーター |
ゲートウェイ | 設定プレースホルダー | なし | 認証、認可、レート制限アダプター |
Related MCP server: Local RAG MCP Server
実装される動作
ContextRouter は、リクエストを検証し、コンテキストを取得し、登録済みツールを検出し、呼び出し元が明示的に requested_tool を指定した場合にのみツールを実行します。また、ユーザークエリ、取得したドキュメント、ツール定義、セッションメタデータ、任意オプションのツール実行結果を含む正規化された ContextPayload を構築します。
参照ナレッジアダプターは決定論的なキーワードマッチングで、コントラクトとテストを検証するために提供されているものであり、意味的・ベクトル検索を実現するものではありません。ローカルMCPホストは、ハンドラーを呼び出す前に、すべてのツール入力をPydanticで検証します。
インストールと検証
python3 -m pip install -e .
python3 -m unittest discover -s tests -p "test_*.py" -v
python3 -m compileall -q src tests server.py
boop-mcp-rag statusローカルMCPサーフェス
ローカルMCPサーバーを起動します:
mcp run server.pyこのサーバーでは、次の4つのローカル参照ツールを公開します:
ツール | 用途 |
| インストール済みのローカルアダプターと、インストールされていない拡張ポイントを示します。 |
| 呼び出し元が提供したテキストをメモリにインデックスします。外部コンテンツは取得しません。 |
| コンテキストを取得し、明示的に要求されたローカルツールを必要に応じて実行します。 |
| トランスポートに依存しないツール記述子を一覧表示します。 |
インストール境界
config.example.json をコピーし、対象となるランタイム、データソース、アクセス境界、運用要件を検証した後でのみ、実際のアダプターを選択してください。このリポジトリにシークレット、サービストークン、ソースダンプ、本番の接続文字列を置かないでください。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.
Hosted MCP runtime where your agent publishes its own tools by tool call and keeps working.
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
Persistent memory, knowledge graph, task management and more for AI agents via MCP.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables local document question-answering and retrieval via MCP, supporting multi-turn conversation, intent recognition, and tools for document search, Q&A, and summarization.5-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables tool-calling over TCP for a local RAG pipeline, allowing document ingestion and querying via MCP tools, fully offline with no cloud dependencies.-
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceA local-first RAG engine that ingests documents (PDF, Markdown, images, etc.) and provides hybrid search, reranking, and LLM answer synthesis via MCP for AI agent integration.37 PyPI3MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceMCP server for a self-hosted RAG system that enables AI tools to search and retrieve grounded answers from locally ingested documents via MCP tools, with local embeddings and no API key required.MIT