Agent AI pentru MCP Memory Server
Integrează FlowHunt cu serverul de memorie mcp-rag-local pentru a permite stocarea și regăsirea semantică avansată a datelor text. Deblochează managementul puternic al cunoștințelor prin utilizarea Ollama pentru embeddinguri text și ChromaDB pentru căutare performantă de similaritate vectorială. Memorează automat documente, PDF-uri și intrări conversaționale pentru regăsire instantanee și relevantă, care depășește simpla potrivire a cuvintelor cheie.
Memorizare semantică fără efort
Stochează și regăsește informații pe baza semnificației, nu doar a cuvintelor cheie. Memorează instantaneu texte individuale, mai multe intrări sau documente PDF întregi—făcând cunoștințele din companie cu adevărat accesibile și acționabile.
- Stocare memorie semantică.
- Stochează și regăsește pasaje textuale pe baza semnificației folosind embeddinguri de ultimă generație.
- Memorizare PDF & în masă.
- Memorează cu ușurință conținutul fișierelor PDF și a volumelor mari de text pe bucăți.
- Încărcare conversațională a cunoștințelor.
- Segmentează și memorează interactiv texte mari prin conversație în limbaj natural cu AI-ul.
- Căutare instantanee după similaritate.
- Regăsește cele mai relevante fragmente de cunoștințe pentru orice interogare în timp real.
Integrare puternică cu baza de date vectorială
Gestionează, inspectează și caută cunoștințele stocate cu ChromaDB și interfața admin GUI integrată. Obține control detaliat pentru managementul memoriei la scară de întreprindere.
- ChromaDB Admin GUI.
- Răsfoiește, caută și gestionează baza ta de date vectorială de memorie dintr-o interfață web intuitivă.
- Configurare și instalare ușoară.
- Implementare simplificată cu Docker Compose și configurare rapidă pentru integrare facilă.
Regăsirea cunoștințelor în limbaj natural
Adresează întrebări în limba română și agentul AI returnează cele mai relevante cunoștințe stocate, cu context și scor al relevanței. Transformă memoria organizațională într-una conversațională și prietenoasă.
- Regăsire conversațională.
- Interoghează serverul de memorie și primește răspunsuri bogate în context, nu doar date brute.
- Rezultate pe bază de relevanță.
- Primește rezultate ordonate după relevanța semantică, asigurându-te că obții mereu cea mai bună potrivire.
INTEGRARE MCP
Instrumente disponibile pentru integrarea Memory Server (mcp-rag-local) MCP
Următoarele instrumente sunt disponibile ca parte a integrării Memory Server (mcp-rag-local) MCP:
- memorize_text
Stochează un singur pasaj textual pentru regăsire semantică ulterioară pe bază de semnificație.
- memorize_multiple_texts
Stochează simultan mai multe pasaje de text, permițând memorarea în loturi pentru regăsire eficientă.
- memorize_pdf_file
Extrage textul dintr-un fișier PDF, îl segmentează și stochează toate fragmentele pentru regăsire semantică ulterioară.
- retrieve_similar_texts
Găsește și returnează cele mai relevante texte stocate pentru o anumită interogare, folosind căutarea semantică a similarității.
Memorie semantică fără efort cu MCP RAG Local
Stochează și regăsește cunoștințe pe bază de semnificație, nu doar cuvinte cheie. Încearcă segmentarea PDF fără efort, căutarea puternică și managementul intuitiv al memoriei cu serverul nostru open-source de memorie—alimentat de Ollama și ChromaDB.
Ce este mcp-local-rag
mcp-local-rag este un server open-source Model Context Protocol (MCP) dezvoltat de Nikhil Kapila și disponibil pe LobeHub. Este conceput pentru a efectua căutări locale de tip Retrieval-Augmented Generation (RAG) pe interogările utilizatorului fără a necesita fișiere de date externe sau API-uri. În schimb, mcp-local-rag execută căutări web live, extrage contextul relevant și îl returnează modelelor LLM, precum Claude, în timp real. Acest lucru permite LLM-urilor să răspundă la întrebări folosind informații actualizate de pe internet, chiar dacă aceste date nu se află în setul lor de antrenament. Serverul se instalează ușor folosind Docker sau comanda uvx și suportă integrarea cu diverși clienți compatibili MCP, fiind ideal pentru utilizatorii care doresc confidențialitate, control și informații proaspete direct din mediul lor local.
Capabilități
Ce putem face cu mcp-local-rag
mcp-local-rag oferă utilizatorilor și dezvoltatorilor posibilitatea de a realiza local generare augmentată cu regăsire web. Permite modelelor AI să extragă și să utilizeze dinamic cele mai noi informații de pe internet, asigurând răspunsuri mereu actualizate și relevante. Integrarea este fără efort cu principalii clienți MCP, iar serviciul pune accent pe confidențialitate, evitând API-urile terțe.
- Căutare web live
- Efectuează căutări în timp real pe internet pentru informații actualizate.
- Extragere de context
- Extrage automat contextul relevant din rezultatele căutării pentru a îmbogăți răspunsurile AI.
- Privat & local
- Rulează totul local, asigurând că datele și interogările tale rămân private—fără API-uri externe.
- Integrare client fără efort
- Compatibil cu clienți MCP populari precum Claude Desktop, Cursor și Goose.
- Instalare ușoară
- Implementare rapidă folosind Docker sau comanda uvx cu configurare minimă.
Cum beneficiază agenții AI de mcp-local-rag
Agenții AI care folosesc mcp-local-rag dobândesc abilitatea de a accesa și utiliza informații proaspete, reale, efectuând căutări web live și extrăgând context la cerere. Acest lucru extinde dramatic baza lor de cunoștințe dincolo de datele de antrenament statice, permițând răspunsuri precise la întrebări noi sau sensibile la timp. Prin rulare locală, mcp-local-rag asigură, de asemenea, un nivel superior de confidențialitate, control și fiabilitate pentru fluxurile de lucru asistate de AI.