Agent IA pour mcp-local-rag
Intégrez mcp-local-rag, un outil local de Retrieval-Augmented Generation (RAG), en toute transparence à vos workflows. Permettez à vos modèles IA d’effectuer des recherches web en direct, d’extraire et d’embarquer des informations contextuelles récentes, et de répondre avec des connaissances à jour—le tout sans dépendre d’API externes. Renforcez la précision, la confidentialité et le contrôle de vos applications IA grâce à ce serveur MCP léger et open source.
Recherche Web IA Locale en Temps Réel
Donnez à vos Large Language Models (LLMs) une recherche web en temps réel axée sur la confidentialité grâce à mcp-local-rag. Cette intégration permet à l’IA d’aller chercher, d’embarquer et de contextualiser des informations en ligne à jour—localement et en toute sécurité. Aucune API tierce n’est nécessaire.
- Recherche Web en Direct.
- Récupère les informations à la minute près directement depuis le web via DuckDuckGo—aucune clé API requise.
- Confidentialité Prioritaire.
- Fonctionne entièrement en local, garantissant que vos requêtes et données sensibles ne quittent jamais votre environnement.
- Embedding Contextuel.
- Utilise le MediaPipe Text Embedder de Google pour vectoriser et classer les résultats de recherche selon leur pertinence.
- Intégration LLM Transparente.
- Fonctionne immédiatement avec les principaux clients MCP comme Claude Desktop, Cursor et Goose pour un toolcalling sans effort.
Déploiement Flexible et Sécurisé
Déployez mcp-local-rag comme vous le souhaitez—exécutez-le directement via Python ou dans un conteneur Docker pour une compatibilité et une sécurité maximales. Les audits de sécurité automatisés vous assurent conformité et protection.
- Support Docker.
- Déployez en une seule commande avec Docker pour une installation rapide, isolée et reproductible.
- Audits de Sécurité Réguliers.
- Vérifié par MseeP avec des rapports d’audit publics à jour pour une tranquillité d’esprit.
- Configuration Facile.
- Intégration simple avec la configuration de votre serveur MCP—aucune configuration complexe requise.
Open Source, Porté par la Communauté
Développé sous licence MIT, mcp-local-rag est ouvert aux contributions et améliorations de la part des praticiens IA du monde entier. Rejoignez une communauté croissante axée sur la confidentialité, la transparence et l’innovation.
- Soutien Communautaire.
- Issues et pull requests bienvenus—développons ensemble de nouvelles fonctionnalités et améliorations.
- Licence MIT.
- Base open source avec une licence flexible et adaptée aux entreprises.
INTÉGRATION MCP
Outils d’Intégration MCP disponibles pour mcp-local-rag
Les outils suivants sont disponibles dans le cadre de l’intégration MCP de mcp-local-rag :
- search_web
Recherchez sur le web en temps réel et récupérez des informations et du contexte pertinents pour vos requêtes grâce à DuckDuckGo et l’extraction de contenu.
Exécutez une Recherche Web RAG Privée et en Temps Réel Localement
Essayez mcp-local-rag : un serveur RAG léger et sans API qui apporte du contexte web frais à votre LLM, directement depuis votre propre machine. Recherchez, récupérez et embarquez des données en direct—sans aucune API externe.
Qu’est-ce que mcp-local-rag
mcp-local-rag est une implémentation serveur locale open source d’un système de Retrieval-Augmented Generation (RAG) conçue pour les clients Model Context Protocol (MCP) et les modèles de langage. Le projet agit comme un serveur de protocole de contexte de modèle de type RAG « primitif » pour la recherche web, fonctionnant entièrement sur votre propre machine—aucune API ni service cloud externe n’est requis. Il permet aux modèles de langage d’effectuer des recherches web en direct, de récupérer des informations en temps réel et de fournir un contexte à jour pour les requêtes LLM directement depuis Internet. Le système fonctionne en recherchant sur le web via DuckDuckGo, en extrayant le contenu pertinent, en générant des embeddings à l’aide du MediaPipe Text Embedder de Google, et en classant les résultats les plus pertinents, qui sont ensuite retournés sous forme de contenu markdown pour que les modèles de langage puissent les traiter. Cet outil est particulièrement utile pour les utilisateurs qui privilégient la confidentialité, souhaitent un contrôle total sur leurs données ou ont besoin d’informations à jour intégrées à leurs workflows IA.
Capacités
Ce que nous pouvons faire avec mcp-local-rag
mcp-local-rag permet une récupération de données puissante et en temps réel ainsi qu’une augmentation contextuelle pour les modèles IA sans dépendre d’API tierces. Les utilisateurs peuvent rechercher le contenu web le plus récent, extraire et classer les résultats pertinents, et fournir aux modèles de langage des informations à la fois actuelles et contextuellement pertinentes, le tout à partir d’un serveur hébergé localement. Le service s’intègre parfaitement avec les clients MCP populaires tels que Claude Desktop, Cursor et Goose, facilitant l’ajout de la recherche web à la demande à vos workflows d’agents IA.
- Recherche web en direct
- Effectuez des recherches en temps réel sur Internet pour obtenir des informations actualisées directement depuis vos requêtes LLM.
- Confidentialité locale
- Toutes les opérations de recherche et de récupération sont réalisées localement, garantissant une confidentialité totale des données et aucune fuite vers des API tierces.
- Extraction de contexte
- Extrait le contenu markdown pertinent des pages web pour enrichir les réponses générées par l’IA.
- Embeddings & classement
- Utilise MediaPipe Text Embedder pour créer des embeddings sémantiques et classer les résultats de recherche selon leur pertinence.
- Intégration transparente
- Fonctionne avec tout client MCP supportant le tool calling, comme Claude Desktop et Cursor.
Qu’est-ce que mcp-local-rag
Les agents IA profitent grandement de mcp-local-rag en obtenant la capacité de rechercher sur le web et de récupérer les informations les plus récentes et pertinentes, même lorsque leurs modèles internes sont obsolètes. Cela permet aux agents de répondre à des questions sur l’actualité, des recherches nouvellement publiées ou d’autres sujets sensibles au temps, tout en préservant la confidentialité de l’utilisateur et en fonctionnant sans dépendance aux API cloud.