mcp-local-rag용 AI 에이전트

실시간 로컬 웹 검색 AI

mcp-local-rag를 통해 대형 언어 모델(LLM)에 실시간, 프라이버시 중심의 웹 검색 기능을 제공합니다. 이 통합을 통해 AI가 최신 온라인 정보를 로컬에서 안전하게 가져와 임베드 및 컨텍스트화할 수 있습니다. 외부 API가 필요 없습니다.

라이브 웹 검색.

DuckDuckGo를 사용해 실시간 정보를 웹에서 직접 가져오며, API 키가 필요 없습니다.

프라이버시 우선.

모든 기능이 완전히 로컬에서 실행되어, 민감한 쿼리와 데이터가 외부로 유출되지 않습니다.

컨텍스트 임베딩.

Google의 MediaPipe Text Embedder를 사용해 검색 결과를 벡터화하고 중요도 순으로 정렬하여 가장 적합한 컨텍스트를 제공합니다.

심리스 LLM 통합.

Claude Desktop, Cursor, Goose와 같은 주요 MCP 클라이언트에서 별도의 설정 없이 툴콜링이 가능합니다.

오픈소스, 커뮤니티 주도

MIT 라이선스 기반으로 개발된 mcp-local-rag는 전 세계 AI 실무자들의 기여와 개선이 가능한 오픈소스입니다. 프라이버시, 투명성, 혁신에 중점을 둔 성장하는 커뮤니티에 함께하세요.

커뮤니티 지원.

이슈 및 풀리퀘스트 환영—함께 새로운 기능과 개선을 추진하세요.

MIT 라이선스.

유연하고 비즈니스 친화적인 오픈소스 라이선스 기반입니다.

mcp-local-rag란?

mcp-local-rag는 Model Context Protocol(MCP) 클라이언트와 언어 모델에서 사용하기 위해 설계된 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템의 오픈소스 로컬 서버 구현체입니다. 이 프로젝트는 완전히 로컬에서 실행되는 '기본형' RAG 유사 웹검색 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 별도의 API나 외부 클라우드 서비스가 전혀 필요하지 않습니다. 언어 모델이 인터넷에서 직접 실시간 웹 검색을 수행하고, 최신 정보를 가져오며, LLM 쿼리에 최신 컨텍스트를 제공할 수 있도록 합니다. DuckDuckGo를 통해 웹을 검색하고, 관련 콘텐츠를 추출한 뒤 Google의 MediaPipe Text Embedder로 임베딩을 생성하고, 가장 관련성 높은 결과를 순위별로 반환하여 언어 모델이 마크다운 컨텐츠로 처리할 수 있도록 지원합니다. 프라이버시를 중시하거나 데이터에 대한 완전한 통제, 최신 정보의 AI 워크플로 통합이 필요한 사용자에게 특히 유용한 도구입니다.