AI agent pro MCP Memory Server
Integrujte FlowHunt s mcp-rag-local Memory Serverem a umožněte pokročilé sémantické ukládání a vyhledávání textových dat. Odemkněte silné řízení znalostí díky Ollama pro embeddingy textu a ChromaDB pro vysoce výkonné vyhledávání podle podobnosti. Automaticky si zapamatujte dokumenty, PDF soubory a konverzační vstupy pro okamžité a relevantní vyhledání, které překračuje pouhé porovnávání klíčových slov.
Snadné sémantické zapamatování
Ukládejte a vyhledávejte informace na základě významu, nejen klíčových slov. Okamžitě si zapamatujte jednotlivé texty, více záznamů nebo celé PDF dokumenty — podnikové znalosti jsou tak skutečně dostupné a využitelné.
- Sémantické ukládání paměti.
- Ukládejte a vyhledávejte úryvky textu podle jejich významu díky špičkovým embeddingům.
- PDF & hromadné zapamatování.
- Snadno si zapamatujte obsah PDF souborů a rozsáhlých textů po částech.
- Nahrání znalostí v konverzaci.
- Interaktivně rozdělujte a zapamatujte velké texty prostřednictvím přirozené konverzace s AI.
- Okamžité vyhledávání podle podobnosti.
- Získejte v reálném čase nejrelevantnější znalosti pro jakýkoliv dotaz.
Výkonná integrace vektorové databáze
Snadno spravujte, prohlížejte a vyhledávejte uložené znalosti pomocí vestavěné vektorové databáze ChromaDB a administračního GUI. Získejte detailní kontrolu pro správu paměti v podnikovém měřítku.
- ChromaDB Admin GUI.
- Procházejte, vyhledávejte a spravujte svou vektorovou databázi paměti v intuitivním webovém rozhraní.
- Snadné nastavení a konfigurace.
- Rychlé nasazení pomocí Docker Compose a jednoduché konfigurace pro snadnou integraci.
Přirozené vyhledávání znalostí
Ptejte se v přirozeném jazyce a AI agent vám vrátí nejrelevantnější uložené znalosti včetně kontextu a skóre relevance. Udělejte z podnikové paměti konverzační a uživatelsky přívětivou službu.
- Konverzační vyhledávání.
- Dotazujte se memory serveru a získejte odpovědi bohaté na kontext, nejen holá data.
- Výstup podle relevance.
- Výsledky řazené podle sémantické relevance, abyste vždy dostali nejlepší shodu.
MCP INTEGRACE
Dostupné nástroje Memory Serveru (mcp-rag-local) pro MCP integraci
Následující nástroje jsou k dispozici jako součást integrace Memory Serveru (mcp-rag-local) s MCP:
- memorize_text
Uložte jednotlivý úryvek textu pro budoucí sémantické vyhledávání podle významu.
- memorize_multiple_texts
Uložte několik úryvků textu najednou a umožněte dávkové ukládání pro efektivní vyhledávání.
- memorize_pdf_file
Vytáhne text z PDF souboru, rozdělí jej na části a uloží všechny segmenty pro pozdější sémantické vyhledávání.
- retrieve_similar_texts
Vyhledejte a vraťte nejrelevantnější uložené texty pro daný dotaz s využitím sémantického vyhledávání podle podobnosti.
Snadná sémantická paměť s MCP RAG Local
Ukládejte a vyhledávejte znalosti podle významu, nejen klíčových slov. Vyzkoušejte bezproblémové rozdělování PDF, výkonné vyhledávání a intuitivní správu paměti s naším open-source memory serverem — poháněným Ollama a ChromaDB.
Co je mcp-local-rag
mcp-local-rag je open-source server Model Context Protocol (MCP) vyvinutý Nikhilem Kapilou a dostupný na LobeHub. Je navržen pro lokální vyhledávání Retrieval-Augmented Generation (RAG) v uživatelských dotazech bez nutnosti externích datových souborů nebo API. Namísto toho mcp-local-rag provádí živé webové vyhledávání, vytahuje relevantní kontext a předává jej velkým jazykovým modelům (LLM), jako je Claude, v reálném čase. To umožňuje LLM odpovídat na dotazy s využitím aktuálních informací z webu, i když tyto nejsou součástí jejich trénovacích dat. Server lze snadno nainstalovat pomocí Dockeru nebo příkazu uvx a podporuje integraci s různými klienty kompatibilními s MCP, což je ideální pro uživatele, kteří požadují soukromí, kontrolu a čerstvé znalosti přímo z lokálního prostředí.
Možnosti
Co můžeme dělat s mcp-local-rag
mcp-local-rag umožňuje uživatelům a vývojářům provádět webová vyhledávání Retrieval-Augmented Generation lokálně. AI modely díky tomu mohou dynamicky získávat, extrahovat a využívat nejnovější informace z internetu, což zajišťuje vždy aktuální a relevantní odpovědi. Integrace je bezproblémová s hlavními MCP klienty a služba klade důraz na soukromí tím, že se vyhýbá API třetích stran.
- Živé webové vyhledávání
- Provádějte v reálném čase vyhledávání na internetu pro aktuální informace.
- Extrakce kontextu
- Automaticky vytahujte relevantní kontext z výsledků vyhledávání pro obohacení AI odpovědí.
- Soukromé & lokální
- Vše běží lokálně, vaše data i dotazy zůstávají soukromé — žádná externí API.
- Bezproblémová integrace klienta
- Kompatibilní s oblíbenými MCP klienty jako Claude Desktop, Cursor a Goose.
- Snadná instalace
- Rychlé nasazení pomocí Dockeru nebo příkazu uvx s minimální konfigurací.
Jak AI agenti těží z mcp-local-rag
AI agenti využívající mcp-local-rag získávají možnost přistupovat k čerstvým a aktuálním informacím díky živému webovému vyhledávání a extrakci kontextu na požádání. To dramaticky rozšiřuje jejich znalostní základnu nad rámec statických trénovacích dat a umožňuje přesně odpovídat na časově citlivé či nové otázky. Díky provozu lokálně mcp-local-rag zároveň zajišťuje vyšší soukromí, kontrolu i spolehlivost pro AI workflowy.