MCP RAG 서버는 대형 언어 모델(LLM)에 검색 기능을 부여하도록 설계된 프로토콜 기반 서버입니다. 텍스트, 마크다운, JSON 및 CSV와 같은 여러 형식으로 문서를 인덱싱하고 구성 가능한 크기 가 기준으로 이를 청크로 나눕니다. 서버는 이 청크를 임베딩 API를 통해 처리하고 로컬에서 효율적인 SQLite 기반 벡터 저장소에 벡터를 저장합니다. 추론 중에 사용자 쿼리를 임베딩하고 가장 관련성 있는 텍스트 청크를 검색하여 컨텍스트 인식 응답을 제공합니다. 이 설정은 문서 컬렉션 작업시 LLM 출력의 정확성과 관련성을 향상시켜 지식 기반, 문서 검색 및 기업 데이터 관련 질문에 적합합니다. 서버는 문서 관리 및 쿼리를 위한 다양한 도구 및 API를 노출하여 사용자 정의 클라이언트 및 워크플로와의 원활한 통합을 지원합니다.