AI Agent pre MCP Memory Server
Integrujte FlowHunt s mcp-rag-local Memory Serverom a získajte pokročilé semantické ukladanie a vyhľadávanie textových dát. Odomknite silné riadenie znalostí vďaka embeddingom od Ollama a ChromaDB pre vysokovýkonné vyhľadávanie podľa vektorovej podobnosti. Automaticky si zapamätajte dokumenty, PDF a konverzačné vstupy pre okamžité a relevantné vyvolanie, ktoré ide nad rámec obyčajného porovnávania kľúčových slov.
Bezproblémová semantická memorácia
Ukladajte a vyhľadávajte informácie na základe ich významu, nielen kľúčových slov. Okamžite si zapamätajte jednotlivé texty, viacero zápisov alebo celé PDF dokumenty—získajte skutočne prístupné a použiteľné podnikové znalosti.
- Semantické ukladanie pamäte.
- Ukladajte a vyhľadávajte textové pasáže na základe významu pomocou najmodernejších embeddingov.
- PDF & hromadná memorácia.
- Bez námahy si zapamätajte obsah PDF súborov a veľkých textových celkov po častiach.
- Konverzačné nahrávanie znalostí.
- Interaktívne rozdeľujte a memorujte veľké texty pomocou prirodzenej reči s AI.
- Okamžité vyhľadávanie podľa podobnosti.
- Vyhľadajte najrelevantnejšie úryvky znalostí pre každý dopyt v reálnom čase.
Výkonná integrácia vektorovej databázy
Jednoducho spravujte, prehliadajte a vyhľadávajte uložené znalosti pomocou zabudovanej vektorovej databázy ChromaDB a administračného rozhrania. Získajte detailnú kontrolu nad firemnou pamäťou vo veľkom rozsahu.
- ChromaDB Admin GUI.
- Prehliadajte, vyhľadávajte a spravujte svoju vektorovú pamäťovú databázu cez intuitívne webové rozhranie.
- Jednoduché nastavenie a konfigurácia.
- Zjednodušená inštalácia pomocou Docker Compose a jednoduchého configu pre rýchlu integráciu.
Prirodzené vyvolanie znalostí v jazyku
Pýtajte sa otázky bežnou rečou a AI agent vráti najrelevantnejšie uložené znalosti, vrátane kontextu a skóre relevantnosti. Zmeňte podnikové znalosti na konverzačné a užívateľsky prívetivé.
- Konverzačné vyvolanie.
- Opýtajte sa pamäťového servera a získajte odpovede bohaté na kontext, nie len surové dáta.
- Výstup podľa relevantnosti.
- Dostanete výsledky zoradené podľa semantickej relevantnosti, takže vždy získate najlepší výsledok.
MCP INTEGRÁCIA
Dostupné nástroje MCP integrácie pre Memory Server (mcp-rag-local)
Nasledujúce nástroje sú dostupné ako súčasť integrácie Memory Servera (mcp-rag-local) s MCP:
- memorize_text
Uložte jednu textovú pasáž pre budúce semantické vyhľadanie podľa jej významu.
- memorize_multiple_texts
Uložte naraz viaceré textové pasáže, čo umožní hromadné ukladanie pamäte pre efektívne vyhľadávanie.
- memorize_pdf_file
Extrahuje text z PDF súboru, rozdelí ho a uloží všetky segmenty na neskoršie semantické vyhľadanie.
- retrieve_similar_texts
Nájdite a vráťte najrelevantnejšie uložené texty pre zadaný dopyt pomocou semantického vyhľadávania podľa podobnosti.
Bezproblémová semantická pamäť s MCP RAG Local
Ukladajte a vyhľadávajte znalosti podľa významu, nielen kľúčových slov. Vyskúšajte automatické rozdelenie PDF, výkonné vyhľadávanie a intuitívnu správu pamäte s naším open-source pamäťovým serverom — poháňaným Ollama a ChromaDB.
Čo je mcp-local-rag
mcp-local-rag je open-source server Model Context Protocol (MCP), ktorý vyvinul Nikhil Kapila a je dostupný na LobeHub. Je navrhnutý na lokálne vyhľadávanie Retrieval-Augmented Generation (RAG) na základe užívateľských otázok bez potreby externých dátových súborov alebo API. Namiesto toho mcp-local-rag vykonáva živé webové vyhľadávania, extrahuje relevantný kontext a odovzdáva ho veľkým jazykovým modelom (LLM), ako je Claude, v reálnom čase. To umožňuje LLM odpovedať na otázky s využitím aktuálnych informácií z webu, aj keď tieto nie sú súčasťou ich trénovacích dát. Server sa jednoducho inštaluje cez Docker alebo príkaz uvx a podporuje integráciu s rôznymi MCP kompatibilnými klientmi, takže je ideálny pre používateľov, ktorí chcú súkromie, kontrolu a najčerstvejšie znalosti priamo z lokálneho prostredia.
Možnosti
Čo dokážeme s mcp-local-rag
mcp-local-rag umožňuje používateľom a vývojárom lokálne vykonávať webové retrieval-augmented generovanie (RAG). AI modelom umožňuje dynamicky získavať, extrahovať a využívať najnovšie informácie z internetu, čím zaručuje, že odpovede sú vždy aktuálne a relevantné. Integrácia je bezproblémová s hlavnými MCP klientmi a služba kladie dôraz na súkromie tým, že nevyužíva API tretích strán.
- Živé webové vyhľadávanie
- Vykonávajte vyhľadávanie na internete v reálnom čase pre najnovšie informácie.
- Extrakcia kontextu
- Automaticky extrahujte relevantný kontext z výsledkov vyhľadávania na obohatenie AI odpovedí.
- Súkromné & lokálne
- Bežte všetko lokálne, vaše dáta a dopyty zostanú súkromné—žiadne externé API.
- Bezproblémová integrácia klientov
- Kompatibilné s obľúbenými MCP klientmi ako Claude Desktop, Cursor a Goose.
- Jednoduchá inštalácia
- Nasadenie rýchlo cez Docker alebo príkaz uvx s minimálnou konfiguráciou.
Ako AI agenti profitujú z mcp-local-rag
AI agenti používajúci mcp-local-rag získavajú schopnosť prístupu k čerstvým, reálnym informáciám vďaka živému webovému vyhľadávaniu a extrakcii kontextu na požiadanie. Výrazne si tak rozširujú svoje znalosti nad rámec statických tréningových dát a dokážu odpovedať na časovo citlivé či nové otázky presne. Lokálny chod mcp-local-rag zároveň zaisťuje vyššie súkromie, kontrolu a spoľahlivosť AI workflowov.