Skip to main content
Glama

Boop MCP–RAG

Boop MCP–RAG — это независимый от источника фундамент для будущей системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) и Model Context Protocol (MCP). Он реализует стабильные контракты и детерминированный локальный эталонный путь, не привязываясь к провайдеру моделей, системе-источнику, учётным данным, базе данных, векторной базе данных, удалённому MCP-серверу или внешней службе идентификации.

Этот проект намеренно является структурным фундаментом. Он не предназначен для продакшена как RAG-сервис, автономный агент, API-шлюз, кластер векторного поиска или удалённый исполнитель инструментов.

Топология выполнения

Consumer / MCP client
        |
        v
ContextRouter
   |                  |
   v                  v
QueryRetriever      MCPHost
   |                  |
   v                  v
ContextDocument     ToolResult
        \            /
         v          v
      ContextPayload

Оркестратор видит только нормализованные контракты. Хранилище контекста, хранение сессий, транспорт инструментов и экспорт телеметрии выбираются за интерфейсами на этапе установки.

Граница

Контракт

Локальный эталонный адаптер

Точка расширения на этапе установки

Приём документов

IngestionPipeline

Детерминированное разбиение на чанки в памяти

Парсер документов, модель эмбеддингов, индексатор

Поиск

QueryRetriever

Ранжирование по совпадению ключевых слов

pgvector, Qdrant, гибридный поиск

Состояние сессии

SessionStore

Память процесса

Redis, PostgreSQL

Инструменты

MCPHost

Внутрипроцессный хост с валидацией Pydantic

Мост для MCP STDIO, HTTP/SSE, gRPC

Телеметрия

OpenTelemetry API

Только инструментация API

OTLP exporter

Шлюз

Заглушка конфигурации

Нет

Адаптеры аутентификации, авторизации и ограничения скорости

Related MCP server: Local RAG MCP Server

Включённое поведение

ContextRouter валидирует запрос, получает контекст, обнаруживает зарегистрированные инструменты и выполняет инструмент только в том случае, когда клиент явно передаёт параметр requested_tool. Результатом является нормализованный объект ContextPayload, содержащий пользовательский запрос, извлечённые документы, определения инструментов, метаданные сессии и опционально результат вызова инструмента.

Эталонный адаптер знаний использует детерминированный подбор по ключевым словам. Он существует для проверки контрактов и тестов, а не для семантического или векторного поиска. Локальный MCP-хост перед вызовом обработчика валидирует каждый вход инструмента с помощью Pydantic.

Установка и проверка

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

Локальный интерфейс MCP

Запустите локальный MCP-сервер:

mcp run server.py

Он предоставляет средства для четырёх локальных инструментов-эталонов:

Инструмент

Назначение

rag_status

Выводит установленные локальные адаптеры и неустановленные точки расширения.

rag_ingest_text

Индексирует переданный вызывающим кодом текст в памяти процесса; не — внешний контент.

rag_orchestrate

Извлекает контекст и при необходимости выполняет конкретный локальных инструмент, который был явно запрошен.

rag_list_tools

Выводит списки инструментов, не связанных с транспортом.

Установка и развёртывание

Скопируйте config.example.json и подключайте настоящие адаптеры только после того, как выбраны целевая среда, источники данных, границы доступа и эксплуатационные требования. Не размещайте в этом репозитории секреты, данные, дампы источников или рабочие строки подключения.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables local document question-answering and retrieval via MCP, supporting multi-turn conversation, intent recognition, and tools for document search, Q&A, and summarization.
    5
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables tool-calling over TCP for a local RAG pipeline, allowing document ingestion and querying via MCP tools, fully offline with no cloud dependencies.
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP 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