MCP 内存服务器 AI 智能体
将 FlowHunt 与 mcp-rag-local 内存服务器集成，实现文本数据的高级语义存储与检索。利用 Ollama 进行文本嵌入，结合 ChromaDB 提供高性能向量相似度搜索，释放强大的知识管理能力。文档、PDF 和对话输入均可被自动记忆，实现超越简单关键词匹配的即时、相关召回。
轻松实现语义记忆
基于语义含义而非仅仅是关键词来存储与检索信息。可立即记忆单条文本、批量条目或整份 PDF 文档，让企业知识真正变得易于访问和高效应用。
- 语义记忆存储.
- 利用前沿嵌入技术，依据语义存储与检索文本片段。
- PDF 与批量记忆.
- 轻松分块记忆 PDF 文件及大段文本内容。
- 对话式知识上传.
- 通过与 AI 的自然语言对话，交互式分块并记忆大段文本。
- 即时相似度搜索.
- 实时检索最相关的知识片段，响应您的查询。
强大的向量数据库集成
通过内置 ChromaDB 向量数据库及管理界面，无缝管理、检查和检索存储的知识。为企业级记忆管理提供细致的控制能力。
- ChromaDB 管理界面.
- 通过直观的网页界面浏览、搜索和管理您的向量记忆数据库。
- 便捷安装与配置.
- 使用 Docker Compose 简单配置，快速集成部署。
自然语言知识召回
用自然语言提问，AI 智能体会返回最相关的知识内容，包含上下文与相关性评分。让企业记忆更具对话性与易用性。
- 对话式检索.
- 查询内存服务器，获得包含丰富上下文的答案，而非仅仅数据。
- 相关性排序输出.
- 根据语义相关性对结果排序，确保您总能获得最佳匹配。
MCP 集成
可用的 Memory Server (mcp-rag-local) MCP 集成工具
以下工具作为 Memory Server (mcp-rag-local) MCP 集成的一部分提供：
- memorize_text
存储单条文本片段，便于后续基于语义的检索。
- memorize_multiple_texts
一次性存储多条文本片段，实现高效批量记忆。
- memorize_pdf_file
提取 PDF 文件文本，分块后全部存储，支持后续语义检索。
- retrieve_similar_texts
通过语义相似度搜索，为指定查询查找并返回最相关的已存储文本。
MCP RAG Local 轻松实现语义记忆
知识可按含义而非关键词存储和检索。体验无缝 PDF 分块、强大搜索与直观记忆管理功能，全部基于 Ollama 与 ChromaDB 的开源内存服务器。
什么是 mcp-local-rag
mcp-local-rag 是由 Nikhil Kapila 在 LobeHub 发布的开源 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在针对用户输入查询本地执行检索增强生成（RAG）搜索，无需外部数据文件或 API。mcp-local-rag 会实时执行网页搜索，提取相关上下文，并实时返回给大语言模型（如 Claude）。这让 LLM 能够基于最新网络信息回答问题，即使该信息不在其训练数据中。服务器可通过 Docker 或 uvx 命令轻松安装，并支持与多种 MCP 兼容客户端集成，适合需要隐私、控制和本地新知识的用户。
能力
mcp-local-rag 能做什么
mcp-local-rag 让用户和开发者可以本地执行基于网页的检索增强生成。它允许 AI 模型动态获取、提取并使用互联网上的最新信息，确保响应始终及时且相关。与主流 MCP 客户端无缝集成，服务运行全程本地，保护隐私，无需第三方 API。
- 实时网页搜索
- 在互联网上执行实时搜索，获取最新信息。
- 上下文提取
- 自动从搜索结果中提取相关上下文，丰富 AI 答案。
- 私有本地
- 全部本地运行，保障数据与查询隐私，无需外部 API。
- 无缝集成
- 兼容 Claude Desktop、Cursor、Goose 等主流 MCP 客户端。
- 轻松安装
- 通过 Docker 或 uvx 命令快速部署，配置简单。
AI 智能体如何受益于 mcp-local-rag
借助 mcp-local-rag，AI 智能体可通过实时网页搜索和上下文提取，访问并利用新鲜的真实世界信息，大幅扩展知识库，超越静态训练数据，准确回答时效性或新颖性问题。mcp-local-rag 本地运行，带来更高的隐私、控制和 AI 工作流的可靠性。