Этот MCP демонстрирует приложение расширенного извлечения (RAG), которое интегрирует функции сервера MCP, извлечение документов через векторный поиск и подключение к LLM API. Он позволяет получать контекстно-осознанные ответы на вопросы и обрабатывать документы, что делает его пригодным для управления знаниями, помощи в исследованиях и разработки интеллектуальных чат-ботов.
Добавлено:
Создано:
Apr 08 2025
Этот MCP демонстрирует приложение расширенного извлечения (RAG), которое интегрирует функции сервера MCP, извлечение документов через векторный поиск и подключение к LLM API. Он позволяет получать контекстно-осознанные ответы на вопросы и обрабатывать документы, что делает его пригодным для управления знаниями, помощи в исследованиях и разработки интеллектуальных чат-ботов.
Добавлено:
Created by:
Apr 08 2025
Hulk Pham
Рекомендуемые
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server?
Этот MCP предоставляет комплексное решение для расширенного извлечения путем комбинирования извлечения документов с помощью векторного поиска с ChromaDB, управления контекстом и построения подсказок с использованием LLM API. Система подключается к серверу MCP, что позволяет эффективно обрабатывать документы, генерировать контекстно-осознанные подсказки и улучшать точность ответов. Она поддерживает приложения, такие как базы знаний, инструменты для исследований и AI-чат-боты, которые требуют интеграции внешних данных с языковыми моделями для получения точных и контекстуально релевантных выводов.
Кто будет использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server?
- Исследователи ИИ
- Разработчики
- Специалисты по знанию
- Разработчики чат-ботов
- Специалисты по данным
Как использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub
- Шаг 2: Установите зависимости с помощью 'pip install -r requirements.txt'
- Шаг 3: Настройте переменные окружения в файле .env, включая OPENAI_API_KEY
- Шаг 4: Подключитесь к серверу MCP через предпочитаемое IDE или инструмент
- Шаг 5: Используйте инструмент process_query, чтобы задавать вопросы или обрабатывать документы
Ключевые Особенности и Преимущества Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server
Основные функции
- Интеграция сервера MCP
- Извлечение документов с помощью ChromaDB
- Генерация подсказок с учетом контекста
- Интеграция LLM API
Преимущества
- Улучшенная точность извлечения документов
- Контекстно-релевантные ответы
- Бесшовная интеграция с инфраструктурой MCP
- Поддержка управления знаниями и исследований ИИ
Основные Сценарии Использования и Приложения Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server
- Ответы на вопросы из базы знаний
- Помощь в исследованиях
- Обработка и извлечение документов
- Разработка интеллектуальных чат-ботов
Часто Задаваемые Вопросы о Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server
Разработчик
Вам также может понравиться：
Исследования и данные
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Сервер, получающий данные игры League of Legends через API живых клиентов, предоставляя информацию о игре в реальном времени.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Python-клиент для управления несколькими серверами MCP с поддержкой различных транспортных средств и типов серверов.
Сервер, подключающий PatentSafe для получения документов через запросы Lucene для анализа данных патентов.
Android-нативный клиент MCP, позволяющий многопользовательское соединение для Minecraft Pocket Edition.
Позволяет ИИ управлять приложениями Kubernetes, создавая высокоуровневые модули, снижая количество ошибок конфигурации и увеличивая скорость развертывания.
Знания и память
Предоставляет сервер и клиентский интерфейс MCP для индивидуальной модификации и интеграции ресурсных пакетов в Minecraft.
Сервер памяти MCP, использующий систему канбан-досок для управления сложными многосессионными рабочими процессами с агентами ИИ.
Простой MCP для интеграции Anki с помощью ИИ для создания карточек и управления обучением.
Чат-интерфейс на базе Next.js, подключающийся к серверам MCP с вызовом инструментов и стилизованным интерфейсом.
Клиент MCP на основе Spring Boot, демонстрирующий, как обрабатывать запросы и ответы чата в надежном приложении.
Приложение Spring Boot, предоставляющее REST API для ИИ-инференции и управления базой знаний с интеграцией языковых моделей.
Сервер, который выполняет команды AppleScript, предоставляя полный контроль над автоматизацией macOS удаленно.
Сервер MCP для управления заметками с такими функциями, как просмотр, добавление, удаление и поиск заметок в Claude Desktop.
Получает последние знания с deepwiki.com, конвертирует страницы в Markdown и предоставляет структурированные выходные данные или один документ.
Клиентская библиотека, обеспечивающая взаимодействие в реальном времени на основе SSE с серверами MCP Notion через локальную настройку.
AI-чатбот
Позволяет генерировать тексты, песни и инструментальную фоновую музыку через взаимодействие с мощными API.
Интегрированный сервер, который позволяет быстро сжимать изображения TinyPNG с помощью больших языковых моделей (LLM).
Сервер для управления и анализа запросов на слияние с использованием фреймворка MCP, повышающий эффективность обзора кода.
Сервер MCP на базе Node.js и TypeScript, который обеспечивает связь между моделями ИИ в безсерверной среде Azure.
Клиент, способствующий интеграции вызовов функций с помощью SDK функций Huawei для эффективного взаимодействия с API.
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.