Сервер MCP RAG индексирует документы пользователей и предоставляет соответствующий контекст для больших языковых моделей (LLM), позволяя точно отвечать на вопросы на основе вашего контента. Он поддерживает различные форматы документов, настраиваемый разбивку и локальное хранилище векторов, усовершенствуя бесшовную интеграцию с LLM и улучшая качество ответа на запросы, основанные на документах.
Добавлено:
Создано:
Apr 18 2025
Сервер MCP RAG индексирует документы пользователей и предоставляет соответствующий контекст для больших языковых моделей (LLM), позволяя точно отвечать на вопросы на основе вашего контента. Он поддерживает различные форматы документов, настраиваемый разбивку и локальное хранилище векторов, усовершенствуя бесшовную интеграцию с LLM и улучшая качество ответа на запросы, основанные на документах.
Добавлено:
Created by:
Apr 18 2025
Kwan96
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) RAG Server?
Сервер MCP RAG — это сервер, основанный на протоколе, разработанный для оснащения больших языковых моделей (LLM) возможностями извлечения. Он индексирует документы в нескольких форматах, таких как текст, markdown, JSON и CSV, и разбивает их на части в зависимости от настраиваемого размера. Сервер обрабатывает эти части с помощью APIs включения, локально сохраняя векторы в эффективном векторном хранилище на основе SQLite. Во время вывода он поощряет запросы пользователей и извлекает наиболее релевантные текстовые фрагменты, предоставляя осознанные ответы в контексте. Эта настройка повышает точность и актуальность выходных данных LLM при работе с коллекциями документов, что делает ее идеальной для баз знаний, поиска документов и вопросов о корпоративных данных. Сервер предоставляет различные инструменты и APIs для управления документами и запросами, поддерживая бесшовную интеграцию с пользовательскими клиентами и рабочими процессами.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) RAG Server?
- Разработчики, интегрирующие модели, улучшенные извлечением
- Ученые данных, работающие над индексированием документов
- Предприятия, управляющие большими репозиториями документов
- Исследователи, проводящие проекты баз знаний
Как использовать Model Context Protocol (MCP) RAG Server?
- Шаг 1: Установите или запустите сервер MCP RAG через npm или из исходного кода.
- Шаг 2: Индексируйте документы с помощью инструмента 'embedding_documents' с путем к вашему документу.
- Шаг 3: Проверьте статус индексации, используя ресурсный URI 'embedding/status'.
- Шаг 4: Запросите документы с помощью инструмента 'query_documents', предоставив свой запрос и необязательное значение 'k'.
- Шаг 5: Извлеките и проанализируйте соответствующие текстовые фрагменты для вашего LLM или приложения.
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) RAG Server
Основные функции
- Индексировать документы различных форматов
- Извлекать наиболее подходящие части по запросу
- Удалить определённые или все документы из индекса
- Составить список всех индексированных документов
Преимущества
- Улучшает LLM за счёт точного извлечения контекста
- Поддерживает несколько форматов документов и поставщиков включения
- Локальное хранилище для быстрого извлечения и конфиденциальности данных
- Бесшовная интеграция через инструменты и URI протокола MCP
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) RAG Server
- Создание базы знаний для поддержки клиентов
- Поиск и извлечение документов для предприятий
- Научные проекты, требующие индексирования документов
- Автоматизированные ответы на вопросы по большим коллекциям документов
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) RAG Server
Разработчик
- kwanLeeFrmVi
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
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.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
Знания и память
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.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Простой клиент для эффективного управления и построения коммуникаций по протоколу MCP (Модельный Контекстный Протокол).
Сервер, который запрашивает транзакции Solana с помощью естественного языка, используя API Solscan, упрощая взаимодействие с блокчейном.