Agent AI pentru mcp-local-rag
Integrează mcp-local-rag, un instrument local de Retrieval-Augmented Generation (RAG), perfect în fluxurile tale de lucru. Permite modelelor tale AI să efectueze căutări web live, să extragă și să integreze informații contextuale proaspete și să răspundă cu cunoștințe actualizate—totul fără a depinde de API-uri externe. Crește acuratețea, confidențialitatea și controlul pentru aplicațiile tale alimentate cu AI cu acest server MCP open source, ușor de utilizat.
Căutare web AI locală în timp real
Împuternicește modelele tale lingvistice mari (LLM) cu căutare web în timp real, centrată pe confidențialitate, prin mcp-local-rag. Această integrare permite AI-ului să aducă, să integreze și să contextualizeze informații online actualizate—local și securizat. Nu sunt necesare API-uri terțe.
- Căutare web live.
- Preia informații la minut direct de pe web folosind DuckDuckGo—nu sunt necesare chei API.
- Confidențialitate pe primul loc.
- Rulează complet local, asigurând că interogările și datele sensibile nu părăsesc niciodată mediul tău.
- Embedding contextual.
- Folosește MediaPipe Text Embedder de la Google pentru a vectoriza și a ordona rezultatele căutării pentru un context extrem de relevant.
- Integrare LLM fără efort.
- Funcționează direct cu principalii clienți MCP precum Claude Desktop, Cursor și Goose pentru toolcalling fără bătăi de cap.
Implementare flexibilă și sigură
Implementează mcp-local-rag așa cum dorești—rulează direct prin Python sau într-un container Docker pentru compatibilitate și securitate maxime. Auditurile automate de securitate te ajută să rămâi în conformitate și protejat.
- Suport Docker.
- Implementează cu o singură comandă folosind Docker pentru instalări rapide, izolate și repetitive.
- Audituri de securitate regulate.
- Verificat de MseeP cu rapoarte de audit publice actualizate pentru liniștea ta.
- Configurare ușoară.
- Integrare simplă cu configurația serverului tău MCP—fără setări complicate.
Open Source, condus de comunitate
Dezvoltat sub licența MIT, mcp-local-rag este deschis pentru contribuții și îmbunătățiri din partea practicienilor AI din întreaga lume. Alătură-te unei comunități în creștere axate pe confidențialitate, transparență și inovație.
- Suport comunitar.
- Sunt binevenite issues și pull request-uri—construiește noi funcționalități și îmbunătățiri împreună.
- Licență MIT.
- Bază open-source cu licențiere flexibilă și prietenoasă pentru afaceri.
INTEGRARE MCP
Unelte disponibile pentru integrarea MCP mcp-local-rag
Următoarele unelte sunt disponibile ca parte a integrării MCP cu mcp-local-rag:
- search_web
Caută pe web în timp real și recuperează informații relevante și context pentru interogările tale folosind DuckDuckGo și extragerea de conținut.
Rulează local o căutare web RAG privată, în timp real
Încearcă mcp-local-rag: un server RAG ușor, fără API, care aduce context web proaspăt pentru LLM-ul tău, direct de pe propriul calculator. Caută, extrage și integrează date live—fără API-uri externe.
Ce este mcp-local-rag
mcp-local-rag este o implementare open-source locală a unui server Retrieval-Augmented Generation (RAG), concepută pentru a fi folosită cu clienți și modele lingvistice Model Context Protocol (MCP). Proiectul funcționează ca un server de tip 'primar' RAG-like pentru context web model, care rulează în întregime pe propriul tău calculator—nu sunt necesare API-uri sau servicii cloud externe. Permite modelelor lingvistice să efectueze căutări web live, să preia informații în timp real și să ofere context actualizat pentru interogările LLM direct de pe internet. Sistemul funcționează prin căutarea web cu DuckDuckGo, extragerea conținutului relevant, generarea embedding-urilor folosind MediaPipe Text Embedder de la Google și ordonarea celor mai relevante rezultate, care sunt returnate ca și conținut markdown pentru procesarea de către modelele lingvistice. Acest instrument este deosebit de util pentru utilizatorii care pun accent pe confidențialitate, doresc control total asupra datelor sau au nevoie de informații actualizate integrate în fluxurile lor AI.
Capabilități
Ce putem face cu mcp-local-rag
mcp-local-rag permite recuperarea puternică de date în timp real și augmentarea contextului pentru modelele AI fără a depinde de API-uri terțe. Utilizatorii pot căuta conținut web actual, extrage și ordona rezultate relevante și oferi modelelor lingvistice informații care sunt atât actuale, cât și relevante contextual, toate de pe un server găzduit local. Serviciul se integrează perfect cu clienți MCP populari precum Claude Desktop, Cursor și Goose, facilitând adăugarea capacității de căutare web la cerere în fluxurile de lucru ale agenților AI.
- Căutare web live
- Efectuează căutări în timp real pe internet pentru informații actualizate direct din interogările LLM.
- Confidențialitate locală
- Toate operațiunile de căutare și recuperare au loc local, asigurând confidențialitatea completă a datelor și fără scurgeri către API-uri terțe.
- Extragere de context
- Extrage conținut markdown relevant din pagini web pentru a îmbogăți răspunsurile AI.
- Embedding & ordonare
- Folosește MediaPipe Text Embedder pentru a crea embedding-uri semantice și a ordona rezultatele căutării după relevanță.
- Integrare fără întreruperi
- Funcționează cu orice client MCP care suportă tool calling, precum Claude Desktop și Cursor.
Ce este mcp-local-rag
Agenții AI beneficiază enorm de mcp-local-rag, obținând capacitatea de a căuta pe web și de a aduce cele mai recente și relevante informații, chiar și atunci când modelele lor interne sunt depășite. Acest lucru oferă agenților posibilitatea de a răspunde la întrebări despre știri de ultimă oră, cercetări recent publicate sau alte subiecte sensibile la timp, menținând totodată confidențialitatea utilizatorului și funcționând fără dependență de API-uri cloud.