MCP-Ressourcen mit 'RAG'

Ein Electron React-basiertes MCP-Clientbeispiel, das LLMs wie Gemini und Vercel AI SDK zur Plattformkommunikation integriert.

Java AI-Framework, das die vollständige Szenarioanwendungsentwicklung mit LLM, Funktionsaufruf, RAG, Einbettung, Flow, MCP-Server, Client unterstützt.

Eine Chat-Anwendung mit Sprachmodell, RAG, Datenbank- und MCP-Server-Funktionen, optimiert für japanische Nutzer.

Bietet aktuelle Rust-Crate-Dokumentation für KI-Assistenten zur Verbesserung der Codegenauigkeit.

Ein CLI-Tool für persönliches RAG, das Daten aus Notion, Obsidian, Apple Notes abruft, in Qdrant speichert und als MCP-Server bereitstellt.

Ein lokaler MCP-Server, der Websuchen mit einem RAG-ähnlichen Protokoll ohne APIs durchführt.

Ein Server, der Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht, indem er Dokumente für eine effektive Informationsbeschaffung für LLMs indiziert.

Verbindet MCP-Server mit dem Semantic Kernel, um es LLMs zu ermöglichen, externen Tools nahtlos zuzuordnen.

Dieses MCP ermöglicht eine nahtlose Integration zwischen Ollama-Modellen und anderen Anwendungen für effizientes KI-Processing.

Eine Demo-MCP, die retrieval-augmented generation mit Dokumentenretrieval und kontextbewusster Prompt-Generierung integriert.