Agent AI dla mcp-local-rag
Zintegruj mcp-local-rag, lokalne narzędzie Retrieval-Augmented Generation (RAG), płynnie ze swoimi workflowami. Pozwól modelom AI na wykonywanie wyszukiwań na żywo w internecie, pobieranie i embedowanie świeżych informacji kontekstowych oraz odpowiadanie z aktualną wiedzą — bez polegania na zewnętrznych API. Zwiększ precyzję, prywatność i kontrolę w swoich aplikacjach AI dzięki lekkiemu, open-source’owemu serwerowi MCP.
Lokalne wyszukiwanie AI w czasie rzeczywistym
Wyposaż swoje modele językowe (LLM) w lokalne, prywatne wyszukiwanie w sieci przez mcp-local-rag. Integracja pozwala AI pobierać, embedować i kontekstualizować najnowsze informacje z internetu — lokalnie i bezpiecznie. Bez potrzeby korzystania z zewnętrznych API.
- Wyszukiwanie na żywo.
- Pobiera najświeższe informacje bezpośrednio z internetu za pomocą DuckDuckGo — bez potrzeby kluczy API.
- Prywatność na pierwszym miejscu.
- Działa całkowicie lokalnie, zapewniając, że wrażliwe zapytania i dane nigdy nie opuszczają Twojego środowiska.
- Kontekstowe embedowanie.
- Wykorzystuje MediaPipe Text Embedder od Google do wektoryzacji i rankingu wyników wyszukiwania, by dostarczyć bardzo trafny kontekst.
- Bezproblemowa integracja z LLM.
- Działa od razu z najpopularniejszymi klientami MCP, jak Claude Desktop, Cursor i Goose, umożliwiając łatwe toolcalling.
Elastyczne, bezpieczne wdrożenie
Wdrażaj mcp-local-rag po swojemu — uruchamiaj bezpośrednio w Pythonie lub w kontenerze Docker, zapewniając maksymalną kompatybilność i bezpieczeństwo. Automatyczne audyty bezpieczeństwa gwarantują zgodność i ochronę.
- Wsparcie Dockera.
- Wdrażaj jednym poleceniem przy użyciu Dockera — szybko, odizolowanie i powtarzalnie.
- Regularne audyty bezpieczeństwa.
- Weryfikowane przez MseeP z aktualnymi, publicznymi raportami audytowymi — dla pełnej pewności.
- Łatwa konfiguracja.
- Prosta integracja z konfiguracją serwera MCP — bez skomplikowanej instalacji.
Open Source, napędzany przez społeczność
Stworzony na licencji MIT, mcp-local-rag jest otwarty na wkład i ulepszenia od praktyków AI z całego świata. Dołącz do rosnącej społeczności skupionej na prywatności, transparentności i innowacjach.
- Wsparcie społeczności.
- Zgłoszenia i pull requesty są mile widziane — wspólnie rozwijajcie nowe funkcje i ulepszenia.
- Licencja MIT.
- Otwarta podstawa open source z elastyczną, przyjazną biznesowi licencją.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracyjne MCP dla mcp-local-rag
Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji MCP z mcp-local-rag:
- search_web
Przeszukuj internet w czasie rzeczywistym i pobieraj istotne informacje oraz kontekst do swoich zapytań za pomocą DuckDuckGo i ekstrakcji treści.
Uruchom prywatne, lokalne wyszukiwanie RAG w czasie rzeczywistym
Wypróbuj mcp-local-rag: lekki, pozbawiony API serwer Retrieval Augmented Generation (RAG), który dostarcza świeży kontekst z internetu do twojego LLM — wszystko z własnego komputera. Wyszukuj, pobieraj i embeduj aktualne dane — bez zewnętrznych API.
Czym jest mcp-local-rag
mcp-local-rag to open source'owy, lokalny serwer implementujący Retrieval-Augmented Generation (RAG), zaprojektowany do pracy z klientami Model Context Protocol (MCP) i modelami językowymi. Projekt działa jako 'prymitywny' serwer RAG do wyszukiwania webowego w ramach protokołu MCP, uruchamiany całkowicie na twoim komputerze — bez API czy zewnętrznych usług chmurowych. Pozwala modelom językowym wykonywać wyszukiwania na żywo w internecie, pobierać aktualne informacje oraz dostarczać najnowszy kontekst do zapytań LLM bezpośrednio z sieci. System działa poprzez przeszukiwanie internetu przez DuckDuckGo, ekstrakcję istotnej treści, generowanie embeddingów za pomocą MediaPipe Text Embedder od Google oraz ranking najbardziej trafnych wyników, które są zwracane jako treść markdown dla modeli językowych. To narzędzie jest szczególnie przydatne dla użytkowników ceniących prywatność, pełną kontrolę nad swoimi danymi lub potrzebujących aktualnych informacji zintegrowanych z workflowami AI.
Możliwości
Co można zrobić z mcp-local-rag
mcp-local-rag umożliwia potężne, bieżące pobieranie danych i uzupełnianie kontekstu dla modeli AI bez potrzeby korzystania z zewnętrznych API. Użytkownicy mogą przeszukiwać najnowsze treści internetowe, wyodrębniać i rangować istotne wyniki oraz dostarczać modelom językowym informacji aktualnych i kontekstowych — wszystko z lokalnie hostowanego serwera. Usługa bezproblemowo integruje się z popularnymi klientami MCP, takimi jak Claude Desktop, Cursor i Goose, umożliwiając łatwe dodanie funkcji wyszukiwania na żądanie do workflowów AI.
- Wyszukiwanie na żywo w sieci
- Wykonuj wyszukiwania w internecie w czasie rzeczywistym, uzyskując aktualne informacje bezpośrednio z zapytań LLM.
- Lokalna prywatność
- Wszystkie operacje wyszukiwania i pobierania odbywają się lokalnie, gwarantując pełną prywatność danych i brak wycieków do zewnętrznych API.
- Ekstrakcja kontekstu
- Wyodrębnia istotną treść markdown ze stron internetowych, by wzbogacić odpowiedzi generowane przez AI.
- Embedowanie i ranking
- Używa MediaPipe Text Embedder do generowania embeddingów semantycznych i rankingu wyników pod kątem trafności.
- Bezproblemowa integracja
- Działa z każdym klientem MCP obsługującym toolcalling, np. Claude Desktop czy Cursor.
Czym jest mcp-local-rag
Agenci AI zyskują dzięki mcp-local-rag możliwość przeszukiwania internetu i pobierania najnowszych, najbardziej istotnych informacji — nawet gdy ich wewnętrzne modele są nieaktualne. Pozwala to odpowiadać na pytania o najświeższe wiadomości, nowo opublikowane badania czy inne tematy wymagające aktualności — przy zachowaniu prywatności użytkownika i bez zależności od chmurowych API.