AI-agent til mcp-local-rag
Integrer mcp-local-rag, et lokalt Retrieval-Augmented Generation (RAG)-værktøj, problemfrit med dine arbejdsgange. Giv dine AI-modeller mulighed for at udføre live websøgninger, udtrække og indlejre frisk kontekstuel information samt svare med opdateret viden—alt sammen uden afhængighed af eksterne API’er. Øg nøjagtighed, privatliv og kontrol for dine AI-drevne applikationer med denne letvægts, open source MCP-server.
Realtids lokal websøgning AI
Giv dine Large Language Models (LLMs) mulighed for realtids, privatlivsfokuseret websøgning gennem mcp-local-rag. Denne integration gør det muligt for AI at hente, indlejre og kontekstualisere opdateret online information—lokalt og sikkert. Ingen tredjeparts-API'er krævet.
- Live websøgning.
- Henter opdateret information direkte fra nettet med DuckDuckGo—ingen API-nøgler påkrævet.
- Privatliv først.
- Kører udelukkende lokalt, hvilket sikrer at følsomme forespørgsler og data aldrig forlader dit miljø.
- Kontekstuel embedding.
- Bruger Googles MediaPipe Text Embedder til at vektorisere og rangere søgeresultater for højrelevant kontekst.
- Problemfri LLM-integration.
- Fungerer direkte med førende MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Goose for ubesværet værktøjsopkald.
Fleksibel, sikker implementering
Implementer mcp-local-rag på din måde—kør direkte via Python eller i en Docker-container for maksimal kompatibilitet og sikkerhed. Automatiserede sikkerhedstjek sikrer, at du forbliver compliant og beskyttet.
- Docker-understøttelse.
- Implementér med én kommando ved hjælp af Docker for hurtige, isolerede og gentagelige opsætninger.
- Regelmæssige sikkerhedstjek.
- Verificeret af MseeP med opdaterede offentlige revisionsrapporter for ro i sindet.
- Nem konfiguration.
- Enkel integration med din MCP server-konfiguration—ingen kompleks opsætning nødvendig.
Open source, fællesskabsdrevet
Bygget under MIT-licensen, er mcp-local-rag åben for bidrag og forbedringer fra AI-praktikere over hele verden. Deltag i et voksende fællesskab med fokus på privatliv, gennemsigtighed og innovation.
- Fællesskabsstøtte.
- Issues og pull requests er velkomne—skab nye funktioner og forbedringer sammen.
- MIT-licenseret.
- Open source fundament med fleksibel, erhvervsvenlig licens.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige mcp-local-rag MCP integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af mcp-local-rag MCP integrationen:
- search_web
Søg på internettet i realtid og hent relevant information og kontekst til dine forespørgsler med DuckDuckGo og indholdsudtrækning.
Kør en privat, realtids websøgning RAG lokalt
Prøv mcp-local-rag: en letvægts, API-fri Retrieval Augmented Generation (RAG) server, der bringer frisk webkontekst til din LLM, alt sammen fra din egen maskine. Søg, hent og indlejr live data—ingen eksterne API'er påkrævet.
Hvad er mcp-local-rag
mcp-local-rag er en open source, lokal server-implementering af et Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system designet til brug med Model Context Protocol (MCP)-klienter og sprogmodeller. Projektet fungerer som en 'primitiv' RAG-lignende websøgning model context protocol server, der kører udelukkende på din egen maskine—ingen API'er eller eksterne cloud-tjenester er nødvendige. Det gør det muligt for sprogmodeller at udføre live websøgninger, hente realtidsinformation og levere opdateret kontekst til LLM-forespørgsler direkte fra internettet. Systemet fungerer ved at søge på nettet via DuckDuckGo, udtrække relevant indhold, generere embeddings med Googles MediaPipe Text Embedder og rangere de mest relevante resultater, som derefter returneres som markdown-indhold til sprogmodellerne. Dette værktøj er særligt nyttigt for brugere, der prioriterer privatliv, ønsker fuld kontrol over deres data eller har brug for opdateret information integreret i deres AI-arbejdsgange.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med mcp-local-rag
mcp-local-rag muliggør kraftfuld, realtids datahentning og kontekstforstærkning for AI-modeller uden afhængighed af tredjeparts-API'er. Brugere kan søge det nyeste webindhold, udtrække og rangere relevante resultater og give sprogmodeller information, der både er aktuel og kontekstuel, alt sammen fra en lokalt hostet server. Tjenesten integreres problemfrit med populære MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Goose, hvilket gør det let at tilføje on-demand websøgning til dine AI-agent-arbejdsgange.
- Live websøgning
- Udfør realtids søgninger på internettet for opdateret information direkte fra dine LLM-forespørgsler.
- Lokal privatliv
- Alle søge- og hentningsoperationer foregår lokalt, hvilket sikrer fuld dataprivatliv og ingen lækager til tredjeparts-API'er.
- Kontekstudtrækning
- Udtrækker relevant markdown-indhold fra websider for at berige AI-genererede svar.
- Embeddings & rangering
- Bruger MediaPipe Text Embedder til at skabe semantiske embeddings og rangere søgeresultater for relevans.
- Problemfri integration
- Fungerer med enhver MCP-klient, der understøtter værktøjsopkald, såsom Claude Desktop og Cursor.
Hvad er mcp-local-rag
AI-agenter har stor fordel af mcp-local-rag ved at få muligheden for at søge på nettet og hente de nyeste og mest relevante oplysninger, selv når deres interne modeller er forældede. Dette giver agenterne mulighed for at besvare spørgsmål om aktuelle nyheder, nyligt offentliggjort forskning eller andre tidssensitive emner, alt imens brugernes privatliv bevares og uden afhængighed af cloud-API'er.