Agente de IA para MCP Memory Server
Integre o FlowHunt com o mcp-rag-local Memory Server para habilitar armazenamento semântico avançado e recuperação de textos. Desbloqueie uma poderosa gestão de conhecimento ao utilizar o Ollama para embeddings de texto e o ChromaDB para busca vetorial de alta performance. Memorize automaticamente documentos, PDFs e entradas conversacionais para recuperação instantânea e relevante que vai além da simples correspondência por palavra-chave.
Memorização Semântica Sem Esforço
Armazene e recupere informações com base no significado semântico, e não apenas em palavras-chave. Memorize instantaneamente textos únicos, múltiplas entradas ou documentos PDF inteiros—tornando o conhecimento empresarial realmente acessível e acionável.
- Armazenamento de Memória Semântica.
- Armazene e recupere passagens de texto com base no significado usando embeddings de última geração.
- Memorização de PDF & em Massa.
- Memorize facilmente conteúdos de arquivos PDF e grandes volumes de texto em partes.
- Upload de Conhecimento Conversacional.
- Divida e memorize grandes textos interativamente via conversa em linguagem natural com a IA.
- Busca Instantânea por Similaridade.
- Recupere os trechos de conhecimento mais relevantes para qualquer consulta em tempo real.
Integração Poderosa com Banco de Dados Vetorial
Gerencie, inspecione e busque conhecimentos armazenados de forma fluida com o banco de dados vetorial ChromaDB integrado e interface GUI administrativa. Ganhe controle granular para gestão de memória em escala empresarial.
- GUI Admin ChromaDB.
- Navegue, pesquise e gerencie seu banco de memória vetorial por uma interface web intuitiva.
- Configuração & Instalação Fácil.
- Implantação simplificada com Docker Compose e configuração simples para integração rápida.
Recuperação de Conhecimento em Linguagem Natural
Faça perguntas em português e o agente de IA retorna o conhecimento mais relevante armazenado, com contexto e pontuação de relevância. Torne a memória empresarial conversacional e amigável ao usuário.
- Recuperação Conversacional.
- Consulte o memory server e obtenha respostas ricas em contexto, não apenas dados brutos.
- Saída Baseada em Relevância.
- Receba resultados classificados por relevância semântica, garantindo sempre o melhor resultado.
INTEGRAÇÃO MCP
Ferramentas Disponíveis de Integração MCP com Memory Server (mcp-rag-local)
As seguintes ferramentas estão disponíveis como parte da integração MCP com o Memory Server (mcp-rag-local):
- memorize_text
Armazene uma passagem de texto única para futura recuperação semântica baseada em significado.
- memorize_multiple_texts
Armazene várias passagens de texto de uma vez, permitindo armazenamento em lote para recuperação eficiente.
- memorize_pdf_file
Extrai o texto de um arquivo PDF, divide em partes e armazena todos os segmentos para recuperação semântica posterior.
- retrieve_similar_texts
Encontre e retorne os textos armazenados mais relevantes para uma determinada consulta usando busca semântica por similaridade.
Memória Semântica Sem Esforço com MCP RAG Local
Armazene e recupere conhecimento por significado, não apenas por palavras-chave. Experimente divisão fluida de PDFs, busca poderosa e gestão intuitiva de memória com nosso servidor de memória open-source—impulsionado por Ollama e ChromaDB.
O que é o mcp-local-rag
mcp-local-rag é um servidor open-source Model Context Protocol (MCP) desenvolvido por Nikhil Kapila e disponível na LobeHub. Ele foi projetado para realizar buscas locais de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) em consultas do usuário sem exigir arquivos de dados externos ou APIs. Em vez disso, o mcp-local-rag executa buscas web em tempo real, extrai o contexto relevante e o retorna para Modelos de Linguagem (LLMs), como o Claude, em tempo real. Isso permite que LLMs respondam perguntas usando informações atualizadas da web, mesmo que essas informações não estejam presentes em seus dados de treinamento. O servidor é fácil de instalar usando Docker ou o comando uvx e suporta integração com vários clientes compatíveis com MCP, sendo ideal para usuários que buscam privacidade, controle e conhecimento atualizado diretamente do ambiente local.
Capacidades
O que podemos fazer com o mcp-local-rag
O mcp-local-rag empodera usuários e desenvolvedores para realizar geração aumentada por busca web localmente. Permite que modelos de IA busquem, extraiam e utilizem dinamicamente as informações mais recentes da internet, garantindo respostas sempre atualizadas e relevantes. A integração é fluida com os principais clientes MCP e o serviço prioriza a privacidade ao evitar APIs de terceiros.
- Busca Web ao Vivo
- Realize buscas em tempo real na internet para obter informações atualizadas.
- Extração de Contexto
- Extraia automaticamente contexto relevante dos resultados das buscas para enriquecer as respostas da IA.
- Privado & Local
- Execute tudo localmente, garantindo que seus dados e consultas permaneçam privados—sem necessidade de APIs externas.
- Integração Fluida com Clientes
- Compatível com clientes MCP populares como Claude Desktop, Cursor e Goose.
- Instalação Fácil
- Implemente rapidamente usando Docker ou o comando uvx com configuração mínima.
Como Agentes de IA se Beneficiam do mcp-local-rag
Agentes de IA utilizando o mcp-local-rag ganham a capacidade de acessar e utilizar informações atualizadas do mundo real ao realizar buscas web em tempo real e extrair contexto sob demanda. Isso expande dramaticamente sua base de conhecimento além dos dados de treinamento estáticos, permitindo responder com precisão a perguntas novas ou sensíveis ao tempo. Executando localmente, o mcp-local-rag também garante maior privacidade, controle e confiabilidade para fluxos de trabalho com IA.