Agente IA para MCP Memory Server
Integra FlowHunt con el servidor de memoria mcp-rag-local para habilitar el almacenamiento y recuperación semántica avanzada de datos de texto. Desbloquea una potente gestión del conocimiento aprovechando Ollama para incrustaciones de texto y ChromaDB para búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Memoriza automáticamente documentos, PDFs y entradas conversacionales para un recuerdo instantáneo y relevante que va más allá de la simple coincidencia de palabras clave.
Memorización semántica sin esfuerzo
Almacena y recupera información basada en significado semántico, no solo palabras clave. Memoriza al instante textos individuales, múltiples entradas o documentos PDF completos, haciendo que el conocimiento empresarial sea realmente accesible y accionable.
- Almacenamiento de memoria semántica.
- Almacena y recupera pasajes de texto según su significado usando embeddings de última generación.
- Memorización de PDFs y en bloque.
- Memoriza sin esfuerzo el contenido de archivos PDF y grandes cuerpos de texto en fragmentos.
- Carga de conocimiento conversacional.
- Fragmenta y memoriza grandes textos de forma interactiva mediante conversación en lenguaje natural con la IA.
- Búsqueda instantánea por similitud.
- Recupera los fragmentos de conocimiento más relevantes para cualquier consulta en tiempo real.
Poderosa integración con base de datos vectorial
Gestiona, inspecciona y busca el conocimiento almacenado fácilmente con la base de datos vectorial ChromaDB integrada y la interfaz de administración. Obtén control granular para la gestión de memoria a escala empresarial.
- Interfaz admin ChromaDB.
- Navega, busca y gestiona tu base de memoria vectorial desde una interfaz web intuitiva.
- Fácil configuración y puesta en marcha.
- Despliegue simplificado con Docker Compose y configuración sencilla para integración rápida.
Recuerdo del conocimiento en lenguaje natural
Haz preguntas en inglés sencillo y el agente de IA devuelve el conocimiento almacenado más relevante, con contexto y puntuación de relevancia. Haz que la memoria empresarial sea conversacional y fácil de usar.
- Recuperación conversacional.
- Consulta el servidor de memoria y recibe respuestas ricas en contexto, no solo datos en bruto.
- Resultados según relevancia.
- Obtén resultados ordenados por relevancia semántica, asegurando siempre la mejor coincidencia.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas disponibles de integración MCP con Memory Server (mcp-rag-local)
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración MCP del servidor de memoria (mcp-rag-local):
- memorize_text
Almacena un pasaje de texto para su recuperación semántica futura basada en significado.
- memorize_multiple_texts
Almacena varios pasajes de texto a la vez, permitiendo guardar memoria en lote para una recuperación eficiente.
- memorize_pdf_file
Extrae texto de un archivo PDF, lo fragmenta y almacena todos los segmentos para su posterior recuperación semántica.
- retrieve_similar_texts
Encuentra y devuelve los textos almacenados más relevantes para una consulta mediante búsqueda semántica por similitud.
Memoria semántica sin esfuerzo con MCP RAG Local
Almacena y recupera conocimiento por significado, no solo por palabras clave. Prueba fragmentación de PDF sin complicaciones, potentes búsquedas y una gestión intuitiva de memoria con nuestro servidor de memoria open source, impulsado por Ollama y ChromaDB.
¿Qué es mcp-local-rag?
mcp-local-rag es un servidor de Model Context Protocol (MCP) open source desarrollado por Nikhil Kapila y disponible en LobeHub. Está diseñado para realizar búsquedas locales de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) sobre consultas de usuario sin requerir archivos de datos externos ni APIs. En su lugar, mcp-local-rag ejecuta búsquedas web en vivo, extrae el contexto relevante y lo devuelve a modelos de lenguaje grandes (LLMs), como Claude, en tiempo real. Esto permite que los LLMs respondan preguntas usando información actualizada de la web, incluso si esa información no está incluida en sus datos de entrenamiento. El servidor es fácil de instalar usando Docker o el comando uvx y soporta integración con varios clientes compatibles con MCP, lo que lo hace ideal para usuarios que desean privacidad, control y conocimiento actualizado directamente desde su entorno local.
Capacidades
Qué podemos hacer con mcp-local-rag
mcp-local-rag permite a usuarios y desarrolladores realizar generación aumentada por recuperación basada en búsquedas web de forma local. Permite que los modelos IA obtengan, extraigan y utilicen dinámicamente la información más reciente de internet, asegurando respuestas siempre actualizadas y relevantes. La integración es fluida con los principales clientes MCP, y el servicio prioriza la privacidad al evitar APIs de terceros.
- Búsqueda web en vivo
- Realiza búsquedas en internet en tiempo real para obtener información actualizada.
- Extracción de contexto
- Extrae automáticamente el contexto relevante de los resultados de búsqueda para enriquecer las respuestas de la IA.
- Privado y local
- Ejecuta todo localmente, asegurando que tus datos y consultas permanezcan privados, sin necesidad de APIs externas.
- Integración fluida con clientes
- Compatible con clientes MCP populares como Claude Desktop, Cursor y Goose.
- Instalación sencilla
- Despliega rápidamente usando Docker o el comando uvx con configuración mínima.
Cómo se benefician los agentes IA de mcp-local-rag
Los agentes IA que usan mcp-local-rag obtienen la capacidad de acceder y utilizar información real y actualizada realizando búsquedas web en vivo y extrayendo contexto bajo demanda. Esto amplía drásticamente su base de conocimiento más allá de los datos de entrenamiento estáticos, permitiéndoles responder con precisión a preguntas novedosas o sensibles al tiempo. Al ejecutarse localmente, mcp-local-rag también garantiza mayor privacidad, control y fiabilidad para flujos de trabajo impulsados por IA.