Agent IA pour serveur de mémoire MCP
Intégrez FlowHunt avec le serveur de mémoire mcp-rag-local pour permettre un stockage sémantique avancé et une récupération de données textuelles. Débloquez une gestion puissante des connaissances grâce à Ollama pour les embeddings de texte et ChromaDB pour une recherche vectorielle à haute performance. Mémorisez automatiquement documents, PDF et entrées conversationnelles pour un rappel instantané et pertinent qui va au-delà du simple appariement de mots-clés.
Mémorisation sémantique sans effort
Stockez et retrouvez l'information selon la signification sémantique, pas seulement les mots-clés. Mémorisez instantanément des textes uniques, des ensembles multiples ou des documents PDF entiers—rendant ainsi la connaissance d'entreprise vraiment accessible et exploitable.
- Stockage de mémoire sémantique.
- Stockez et récupérez des passages de texte selon leur signification grâce aux embeddings de pointe.
- Mémorisation PDF & par lots.
- Mémorisez sans effort le contenu de fichiers PDF et de grands volumes de texte, découpés en segments.
- Téléversement de connaissances conversationnelles.
- Découpez et mémorisez de grands textes de façon interactive via une conversation en langage naturel avec l’IA.
- Recherche de similarité instantanée.
- Récupérez en temps réel les extraits de connaissance les plus pertinents pour toute requête.
Intégration puissante de base de données vectorielle
Gérez, inspectez et recherchez aisément les connaissances stockées grâce à la base vectorielle ChromaDB intégrée et son interface d’administration graphique. Bénéficiez d’un contrôle granulaire pour une gestion de la mémoire à l’échelle de l’entreprise.
- Interface d’administration ChromaDB.
- Parcourez, recherchez et gérez votre base de mémoire vectorielle via une interface web intuitive.
- Configuration & déploiement faciles.
- Déploiement simplifié avec Docker Compose et configuration facile pour une intégration rapide.
Rappel de connaissances en langage naturel
Posez vos questions en français courant et l’agent IA retourne les connaissances stockées les plus pertinentes, avec contexte et score de pertinence. Rendez la mémoire d’entreprise conversationnelle et facile d’accès.
- Récupération conversationnelle.
- Interrogez le serveur de mémoire et obtenez des réponses riches en contexte, pas seulement des données brutes.
- Résultat basé sur la pertinence.
- Recevez des résultats classés par pertinence sémantique, pour être sûr d’obtenir la meilleure correspondance.
INTÉGRATION MCP
Outils d’intégration MCP disponibles pour le serveur de mémoire (mcp-rag-local)
Les outils suivants sont disponibles dans le cadre de l’intégration MCP avec le serveur de mémoire (mcp-rag-local) :
- memorize_text
Stockez un passage de texte pour une récupération sémantique ultérieure basée sur la signification.
- memorize_multiple_texts
Stockez plusieurs passages de texte à la fois, permettant une mémorisation par lots pour une récupération efficace.
- memorize_pdf_file
Extrait le texte d’un fichier PDF, le découpe et stocke tous les segments pour une récupération sémantique ultérieure.
- retrieve_similar_texts
Trouve et retourne les textes stockés les plus pertinents pour une requête donnée via une recherche sémantique de similarité.
La mémoire sémantique sans effort avec MCP RAG Local
Stockez et retrouvez les connaissances selon leur sens, pas seulement leurs mots-clés. Essayez le découpage PDF fluide, la recherche puissante et la gestion intuitive de la mémoire avec notre serveur open-source—propulsé par Ollama et ChromaDB.
Qu’est-ce que mcp-local-rag
mcp-local-rag est un serveur open-source Model Context Protocol (MCP) développé par Nikhil Kapila et disponible sur LobeHub. Il est conçu pour effectuer des recherches RAG (Retrieval-Augmented Generation) localement sur les requêtes utilisateur sans nécessiter de fichiers de données externes ou d’APIs. À la place, mcp-local-rag réalise des recherches web en direct, extrait le contexte pertinent et le transmet en temps réel aux grands modèles de langage (LLMs), comme Claude. Cela permet aux LLMs de répondre à des questions en s’appuyant sur des informations à jour issues du web, même si ces informations ne font pas partie de leurs données d’entraînement. Le serveur s’installe facilement via Docker ou la commande uvx et prend en charge l’intégration avec de nombreux clients compatibles MCP, ce qui en fait une solution idéale pour les utilisateurs recherchant confidentialité, contrôle et accès à une connaissance fraîche directement depuis leur environnement local.
Capacités
Ce que nous pouvons faire avec mcp-local-rag
mcp-local-rag permet aux utilisateurs et développeurs d’effectuer localement de la génération augmentée par récupération sur le web. Il permet aux modèles IA de récupérer dynamiquement, extraire et utiliser les toutes dernières informations d’internet, garantissant ainsi des réponses toujours à jour et pertinentes. L’intégration est fluide avec les principaux clients MCP, et le service privilégie la confidentialité en évitant tout recours à des APIs tierces.
- Recherche web en direct
- Effectuez des recherches en temps réel sur internet pour obtenir des informations actualisées.
- Extraction de contexte
- Extrayez automatiquement le contexte pertinent des résultats de recherche pour enrichir les réponses de l’IA.
- Privé & local
- Exécutez tout localement, pour que vos données et requêtes restent privées—aucune API externe requise.
- Intégration client fluide
- Compatible avec les clients MCP populaires comme Claude Desktop, Cursor et Goose.
- Installation facile
- Déployez rapidement via Docker ou la commande uvx avec une configuration minimale.
Comment les agents IA bénéficient de mcp-local-rag
Les agents IA utilisant mcp-local-rag acquièrent la capacité d’accéder à des informations fraîches et réelles grâce à des recherches web en direct et à l’extraction de contexte à la demande. Cela étend considérablement leur base de connaissances au-delà des données d’entraînement statiques, leur permettant de répondre précisément à des questions nouvelles ou sensibles au temps. En s’exécutant localement, mcp-local-rag garantit également une plus grande confidentialité, un meilleur contrôle et une fiabilité accrue pour les workflows pilotés par l’IA.