KI-agent for mcp-local-rag
Integrer mcp-local-rag, et lokalt Retrieval-Augmented Generation (RAG)-verktøy, sømløst i arbeidsflytene dine. Aktiver dine KI-modeller til å utføre nettsøk i sanntid, hente og embedde fersk kontekstuell informasjon, og svare med oppdatert kunnskap – alt uten avhengighet til eksterne API-er. Øk nøyaktighet, personvern og kontroll for dine KI-drevne applikasjoner med denne lette, åpne MCP-serveren.
Sanntids lokal nettsøk-KI
Gi dine store språkmodeller (LLM) sanntids, personvernfokusert nettsøk med mcp-local-rag. Denne integrasjonen gjør at KI-en kan hente, embedde og kontekstualisere oppdatert nettinformasjon – lokalt og sikkert. Ingen tredjeparts API-er nødvendig.
- Nettsøk i sanntid.
- Henter oppdatert informasjon direkte fra nettet med DuckDuckGo – ingen API-nøkler kreves.
- Personvern først.
- Kjører helt lokalt og sørger for at sensitive søk og data aldri forlater ditt miljø.
- Kontekstuell embedding.
- Bruker Googles MediaPipe Text Embedder for å vektorisere og rangere søkeresultater for høyst relevant kontekst.
- Sømløs LLM-integrasjon.
- Fungerer rett ut av boksen med ledende MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Goose for enkel verktøykalling.
Fleksibel, sikker utrulling
Rull ut mcp-local-rag på din måte – kjør direkte via Python eller i en Docker-container for maksimal kompatibilitet og sikkerhet. Automatiserte sikkerhetsrevisjoner sikrer at du er i samsvar og beskyttet.
- Docker-støtte.
- Rull ut med én kommando ved å bruke Docker for raske, isolerte og repeterbare oppsett.
- Regelmessige sikkerhetsrevisjoner.
- Verifisert av MseeP med oppdaterte offentlige revisjonsrapporter for trygghet.
- Enkel konfigurasjon.
- Enkel integrasjon med din MCP-serverkonfig – ingen komplisert oppsett kreves.
Åpen kildekode – drevet av fellesskapet
Bygget under MIT-lisensen, mcp-local-rag er åpen for bidrag og forbedringer fra KI-utøvere over hele verden. Bli med i et voksende fellesskap med fokus på personvern, åpenhet og innovasjon.
- Fellesskapsstøtte.
- Issues og pull requests er velkomne – utvikle nye funksjoner og forbedringer sammen.
- MIT-lisensiert.
- Åpen kildekode-basert grunnmur med fleksibel, forretningsvennlig lisens.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige mcp-local-rag MCP-integrasjonsverktøy
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av MCP-integrasjonen for mcp-local-rag:
- search_web
Søk på nettet i sanntid og hent relevant informasjon og kontekst for dine spørsmål med DuckDuckGo og innholdsekstraksjon.
Kjør privat, sanntids nettsøk-RAG lokalt
Prøv mcp-local-rag: en lett, API-fri Retrieval Augmented Generation (RAG)-server som gir din LLM fersk nett-kontekst, rett fra egen maskin. Søk, hent og embed sanntidsdata – ingen eksterne API-er kreves.
Hva er mcp-local-rag
mcp-local-rag er en åpen kildekode, lokal serverimplementering av et Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system designet for bruk med Model Context Protocol (MCP)-klienter og språkmodeller. Prosjektet fungerer som en «primitiv» RAG-lignende nettsøkmodell-kontektsprotokoll-server som kjører kun på din egen maskin – ingen API-er eller eksterne skytjenester er nødvendig. Den gjør det mulig for språkmodeller å utføre nettsøk i sanntid, hente aktuell informasjon og levere oppdatert kontekst for LLM-spørringer direkte fra internett. Systemet søker på nettet via DuckDuckGo, trekker ut relevant innhold, genererer embeddinger med Googles MediaPipe Text Embedder og rangerer de mest relevante resultatene, som så returneres som markdown-innhold språkmodellene kan behandle. Dette verktøyet er særlig nyttig for brukere som prioriterer personvern, vil ha full kontroll over sine data, eller trenger oppdatert informasjon integrert i sine KI-arbeidsflyter.
Muligheter
Hva kan vi gjøre med mcp-local-rag
mcp-local-rag muliggjør kraftig, sanntids datainnhenting og kontekstforsterkning for KI-modeller uten avhengighet til tredjeparts API-er. Brukere kan søke i det nyeste nettinnholdet, trekke ut og rangere relevante resultater, og gi språkmodeller informasjon som både er oppdatert og kontekstuelt tilpasset – alt fra en lokalt hostet server. Tjenesten integreres sømløst med populære MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Goose, noe som gjør det enkelt å legge til nettsøk på forespørsel i dine KI-agent arbeidsflyter.
- Nettsøk i sanntid
- Utfør nettsøk direkte fra LLM-spørringer for oppdatert informasjon.
- Lokalt personvern
- All søke- og innhentingsprosess skjer lokalt, og sikrer fullt datavern uten lekkasje til tredjeparter.
- Kontekst-ekstraksjon
- Trekker ut relevant markdown-innhold fra nettsider for å berike KI-genererte svar.
- Embedding & rangering
- Bruker MediaPipe Text Embedder for å lage semantiske embeddinger og rangere søkeresultater etter relevans.
- Sømløs integrasjon
- Fungerer med alle MCP-klienter som støtter verktøykalling, slik som Claude Desktop og Cursor.
Hva er mcp-local-rag
KI-agenter drar stor nytte av mcp-local-rag ved å få muligheten til å søke på nettet og hente den ferskeste og mest relevante informasjonen, selv når deres interne modeller er utdaterte. Dette gjør agentene i stand til å besvare spørsmål om siste nyheter, nylig publisert forskning eller andre tidskritiske tema, samtidig som brukernes personvern opprettholdes og uten avhengighet til skybaserte API-er.