Wandering RAG — это инструмент командной строки, предназначенный для персонального Retrieval-Augmented Generation (RAG). Он извлекает данные из различных источников, таких как Notion, Obsidian и Apple Notes, хранит их в Qdrant и предоставляет как MCP-сервер для простого доступа и запроса.
Добавлено:
Создано:
Apr 25 2025
Wandering RAG — это инструмент командной строки, предназначенный для персонального Retrieval-Augmented Generation (RAG). Он извлекает данные из различных источников, таких как Notion, Obsidian и Apple Notes, хранит их в Qdrant и предоставляет как MCP-сервер для простого доступа и запроса.
Добавлено:
Created by:
Apr 25 2025
Yang Liu
Рекомендуемые
Что такое Wandering RAG?
Wandering RAG — это многофункциональный CLI-инструмент, который позволяет пользователям эффективно выполнять задачи личного RAG. Он извлекает и индексирует данные из нескольких источников личной базы знаний, таких как Notion, Obsidian и Apple Notes, сохраняя информацию в векторной базе данных Qdrant. Инструмент предоставляет эти сохраненные данные через сервер MCP (Multi-Channel Processing), что позволяет осуществлять бесшовные запросы и интеграцию с другими AI-моделями, такими как Claude Desktop. Он упрощает процесс управления и доступа к личным данным для AI-поддерживаемого ответа, исследований и извлечения информации, предоставляя мощное решение для управления знаниями и взаимодействия с AI.
Кто будет использовать Wandering RAG?
- Лица, управляющие личными базами знаний
- Исследователи
- AI-разработчики
- Энтузиасты продуктивности
Как использовать Wandering RAG?
- Шаг 1: Установите инструмент с помощью uv pip install -e.
- Шаг 2: Настройте сервер Qdrant, запустив docker-compose up -d.
- Шаг 3: Настройте переменные окружения и укажите папки с данными в файле .env.
- Шаг 4: Используйте команды, такие как ./wandering-rag md index или ./wandering-rag notion index, чтобы индексировать источники.
- Шаг 5: Запустите сервер MCP с помощью ./wandering-rag mcp run-server.
- Шаг 6: Подключитесь и запрашивайте данные через сервер MCP, используя необходимые AI-модели или интерфейсы.
Ключевые Особенности и Преимущества Wandering RAG
Основные функции
- Извлекает данные из Notion, Obsidian, Apple Notes
- Индексирует данные в Qdrant
- Предоставляет данные в виде MCP-сервера
- Поддерживает интеграцию с AI-моделями, такими как Claude Desktop
Преимущества
- Обеспечивает легкий доступ к личным знаниям для запросов AI
- Упрощает управление данными из нескольких источников
- Позволяет эффективно выполнять улучшенную генерацию извлечения для персонализированных данных
- Поддерживает кастомизацию и гибкую настройку данных
Основные Сценарии Использования и Приложения Wandering RAG
- Управление и извлечение личных знаний
- Улучшение ответов AI-чат-ботов с использованием личных данных
- Исследования и анализ данных из нескольких источников
- Продуктивность и организация заметок для исследователей и энтузиастов
Часто Задаваемые Вопросы о Wandering RAG
Разработчик
- wandermyz
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.