AI Agent pro mcp-local-rag
Integrujte mcp-local-rag, lokální nástroj Retrieval-Augmented Generation (RAG), plynule do svých workflow. Umožněte AI modelům provádět živé vyhledávání na webu, extrahovat a vkládat čerstvé kontextové informace a odpovídat s aktuálními znalostmi – to vše bez závislosti na externích API. Zvyšte přesnost, soukromí a kontrolu pro své AI aplikace díky tomuto lehkému open-source MCP serveru.
Lokální webové vyhledávání AI v reálném čase
Dejte svým velkým jazykovým modelům (LLM) možnost vyhledávat na webu v reálném čase s důrazem na soukromí díky mcp-local-rag. Tato integrace umožňuje AI získávat, vkládat a kontextualizovat aktuální online informace – lokálně a bezpečně. Není potřeba žádné API třetích stran.
- Živé vyhledávání na webu.
- Získává nejnovější informace přímo z webu pomocí DuckDuckGo – bez nutnosti API klíčů.
- Soukromí na prvním místě.
- Běží zcela lokálně, vaše citlivé dotazy a data nikdy neopouštějí vaše prostředí.
- Kontextové vkládání.
- Využívá MediaPipe Text Embedder od Google k vektorizaci a řazení výsledků vyhledávání pro maximální relevanci kontextu.
- Bezproblémová integrace s LLM.
- Funguje ihned s předními MCP klienty jako Claude Desktop, Cursor a Goose pro bezpracné využití nástrojových volání.
Flexibilní, bezpečné nasazení
Nasazujte mcp-local-rag podle svých potřeb – spusťte přímo přes Python nebo v Docker kontejneru pro maximální kompatibilitu a bezpečnost. Automatizované bezpečnostní audity zajišťují shodu a ochranu.
- Podpora Dockeru.
- Nasazení jediným příkazem pomocí Dockeru pro rychlé, izolované a opakovatelné prostředí.
- Pravidelné bezpečnostní audity.
- Ověřeno službou MseeP s aktuálními veřejnými auditními zprávami pro váš klid.
- Snadná konfigurace.
- Jednoduchá integrace do konfigurace vašeho MCP serveru – žádné složité nastavování.
Open Source, poháněné komunitou
mcp-local-rag je vyvíjen pod MIT licencí a je otevřený pro příspěvky a vylepšení od AI odborníků z celého světa. Přidejte se ke komunitě zaměřené na soukromí, transparentnost a inovace.
- Podpora komunity.
- Připomínky a pull requesty jsou vítány – tvořte nové funkce a vylepšení společně.
- MIT licence.
- Open-source základ s flexibilní a podnikatelsky přívětivou licencí.
MCP INTEGRACE
Dostupné MCP integrační nástroje pro mcp-local-rag
Následující nástroje jsou dostupné v rámci MCP integrace mcp-local-rag:
- search_web
Vyhledávejte na webu v reálném čase a získávejte relevantní informace a kontext pro vaše dotazy pomocí DuckDuckGo a extrakce obsahu.
Spusťte soukromé webové vyhledávání RAG v reálném čase lokálně
Vyzkoušejte mcp-local-rag: lehký RAG server (Retrieval Augmented Generation) bez API, který přináší aktuální webový kontext vašemu LLM, přímo z vašeho vlastního zařízení. Vyhledávejte, získávejte a vkládejte živá data – žádné externí API nejsou potřeba.
Co je mcp-local-rag
mcp-local-rag je open-source lokální serverová implementace systému Retrieval-Augmented Generation (RAG) určená pro použití s klienty Model Context Protocol (MCP) a jazykovými modely. Projekt slouží jako 'primitivní' RAG-like webový vyhledávací MCP server, který běží zcela na vašem zařízení – nejsou potřeba žádná API ani externí cloudové služby. Umožňuje jazykovým modelům provádět živé vyhledávání na webu, získávat aktuální informace a poskytovat aktuální kontext pro dotazy LLM přímo z internetu. Systém funguje tak, že vyhledává na webu přes DuckDuckGo, extrahuje relevantní obsah, vytváří embeddingy pomocí MediaPipe Text Embedder od Google a řadí nejrelevantnější výsledky, které jsou poté vráceny jako markdown obsah pro zpracování jazykovým modelem. Tento nástroj je obzvláště užitečný pro uživatele, kteří kladou důraz na soukromí, chtějí plnou kontrolu nad svými daty nebo potřebují aktuální informace integrované do AI workflow.
Možnosti
Co lze s mcp-local-rag dělat
mcp-local-rag umožňuje výkonné získávání dat v reálném čase a rozšiřování kontextu pro AI modely bez závislosti na API třetích stran. Uživatelé mohou vyhledávat nejnovější obsah z webu, extrahovat a řadit relevantní výsledky a poskytovat jazykovým modelům informace, které jsou aktuální a kontextově přesné – vše z lokálně hostovaného serveru. Služba je bezproblémově integrována s populárními MCP klienty jako Claude Desktop, Cursor a Goose, takže přidání vyhledávání na vyžádání do workflow AI agenta je snadné.
- Živé vyhledávání na webu
- Provádějte v reálném čase vyhledávání na internetu pro aktuální informace přímo z dotazů vašeho LLM.
- Lokální soukromí
- Veškeré vyhledávání a získávání dat probíhá lokálně, což zajišťuje úplné soukromí dat a žádné úniky k API třetích stran.
- Extrakce kontextu
- Extrahuje relevantní markdown obsah z webových stránek pro obohacení AI generovaných odpovědí.
- Embeddingy & řazení
- Využívá MediaPipe Text Embedder pro tvorbu sémantických embeddingů a řazení výsledků podle relevance.
- Bezproblémová integrace
- Funguje s jakýmkoliv MCP klientem podporujícím tool calling, například Claude Desktop a Cursor.
Co je mcp-local-rag
AI agenti výrazně profitují z mcp-local-rag díky možnosti vyhledávat na webu a získávat nejnovější a nejrelevantnější informace, i když jejich vnitřní modely jsou zastaralé. To umožňuje agentům odpovídat na otázky ohledně aktuálního dění, nově publikovaného výzkumu či jiných časově citlivých témat, a to vše při zachování soukromí uživatele a bez závislosti na cloudových API.