MCP RAG 伺服器編制用戶文檔並提供相關上下文，以便大型語言模型 (LLM) 根據您的內容能夠準確回答問題。它支持多種文檔格式、可自定義的切塊和本地向量存儲，促進與 LLM 的無縫集成，並提高基於文檔的查詢的回應質量。
新增日期：
創建者：
Apr 18 2025
MCP RAG 伺服器編制用戶文檔並提供相關上下文，以便大型語言模型 (LLM) 根據您的內容能夠準確回答問題。它支持多種文檔格式、可自定義的切塊和本地向量存儲，促進與 LLM 的無縫集成，並提高基於文檔的查詢的回應質量。
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Created by:
Apr 18 2025
Kwan96
精選
Model Context Protocol (MCP) RAG Server 是什麼？
MCP RAG 伺服器是一個基於協議的伺服器，旨在通過檢索能力增強大型語言模型 (LLM)。它以多種格式索引文檔，如文本、markdown、JSON 和 CSV，並根據可配置大小將其拆分為塊。伺服器通過嵌入 API 處理這些塊，將向量高效地存儲在基於 SQLite 的本地向量存儲中。在推斷過程中，它嵌入用戶查詢並檢索最相關的文本塊，提供上下文感知的回答。此設置提高了 LLM 在處理文檔集合時的準確性和相關性，理想用於知識庫、文檔搜索和企業數據問題。伺服器為文檔管理和查詢提供各種工具和 API，支持與自定義客戶端和工作流的無縫集成。
誰會使用 Model Context Protocol (MCP) RAG Server？
- 集成檢索增強模型的開發者
- 從事文檔編制的數據科學家
- 管理大型文檔庫的企業
- 進行知識庫項目的研究人員
如何使用 Model Context Protocol (MCP) RAG Server？
- 步驟 1：通過 npm 或源代碼安裝或運行 MCP RAG 伺服器。
- 步驟 2：使用 'embedding_documents' 工具索引文檔，並提供您的文檔路徑。
- 步驟 3：使用 'embedding/status' 資源 URI 檢查索引狀態。
- 步驟 4：使用 'query_documents' 工具查詢文檔，提供您的查詢和可選的 'k' 值。
- 步驟 5：檢索並分析與您的 LLM 或應用程序相關的文本塊。
Model Context Protocol (MCP) RAG Server 的核心特徵與益處
主要功能
- 索引各種格式的文檔
- 根據查詢檢索最相關的塊
- 從索引中刪除特定或所有文檔
- 列出所有索引的文檔
優點
- 通過準確的上下文檢索增強 LLM
- 支持多種文檔格式和嵌入提供者
- 本地存儲以實現快速檢索和數據隱私
- 通過 MCP 協議工具和 URI 實現無縫集成
Model Context Protocol (MCP) RAG Server 的主要使用案例與應用
- 為客戶支持構建知識庫
- 企業文檔搜索和檢索
- 需要文檔編制的研究項目
- 對大型文檔集的自動問答
Model Context Protocol (MCP) RAG Server 的常見問答
開發者
- kwanLeeFrmVi
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