AI-agent voor MCP Memory Server
Integreer FlowHunt met de mcp-rag-local Memory Server om geavanceerde semantische opslag en ophalen van tekstgegevens mogelijk te maken. Ontgrendel krachtig kennisbeheer door gebruik te maken van Ollama voor tekst-embeddings en ChromaDB voor snelle vector-similariteitszoekopdrachten. Memoriseer automatisch documenten, PDF’s en gespreksinvoer voor directe, relevante herinnering die verder gaat dan alleen zoekwoorden.
Moeiteloos semantisch memoriseren
Sla informatie op en haal deze op op basis van semantische betekenis, niet alleen op zoekwoorden. Memoriseer direct losse teksten, meerdere items of volledige PDF-documenten—waardoor bedrijfskennis echt toegankelijk en bruikbaar wordt.
- Semantische geheugenopslag.
- Sla tekstfragmenten op en haal ze op op basis van betekenis met behulp van geavanceerde embeddings.
- PDF & Bulk-memorisatie.
- Memoriseer moeiteloos de inhoud van PDF-bestanden en grote tekstbestanden in delen.
- Conversational kennisupload.
- Hak grote teksten interactief op en memoriseer ze via natuurlijke taalgesprekken met de AI.
- Directe similariteitszoekopdracht.
- Haal de meest relevante kennisfragmenten voor elke zoekopdracht in realtime op.
Krachtige vector database-integratie
Beheer, inspecteer en doorzoek opgeslagen kennis moeiteloos met de ingebouwde ChromaDB-vector database en admin GUI. Krijg gedetailleerde controle voor geheugenbeheer op ondernemingsniveau.
- ChromaDB Admin GUI.
- Blader, zoek en beheer je vectorgeheugendatabase via een intuïtieve webinterface.
- Eenvoudige installatie & configuratie.
- Gestroomlijnde implementatie met Docker Compose en eenvoudige configuratie voor snelle integratie.
Kennisherinnering in natuurlijke taal
Stel vragen in gewoon Nederlands en de AI-agent geeft de meest relevante opgeslagen kennis terug, inclusief context en relevantiescore. Maak enterprise-geheugen conversatiegericht en gebruiksvriendelijk.
- Conversationele retrieval.
- Stel vragen aan de memory server en ontvang antwoorden vol context, niet alleen ruwe data.
- Relevantiegestuurde output.
- Ontvang resultaten gerangschikt op semantische relevantie, zodat je altijd de beste match krijgt.
MCP-INTEGRATIE
Beschikbare Memory Server (mcp-rag-local) MCP-integratietools
De volgende tools zijn beschikbaar als onderdeel van de Memory Server (mcp-rag-local) MCP-integratie:
- memorize_text
Sla een enkel tekstfragment op voor toekomstige semantische retrieval op basis van betekenis.
- memorize_multiple_texts
Sla meerdere tekstfragmenten tegelijk op, waardoor batchgeheugenopslag voor efficiënte retrieval mogelijk is.
- memorize_pdf_file
Extraheert tekst uit een PDF-bestand, knipt het op, en slaat alle segmenten op voor latere semantische retrieval.
- retrieve_similar_texts
Zoek en geef de meest relevante opgeslagen teksten voor een gegeven zoekopdracht met behulp van semantische similariteitszoekopdracht.
Moeiteloos semantisch geheugen met MCP RAG Local
Sla kennis op en haal deze op op basis van betekenis, niet alleen op zoekwoorden. Probeer naadloos PDF's op te delen, krachtig zoeken en intuïtief geheugenbeheer met onze open-source memory server—aangedreven door Ollama en ChromaDB.
Wat is mcp-local-rag
mcp-local-rag is een open-source Model Context Protocol (MCP) server ontwikkeld door Nikhil Kapila en beschikbaar op LobeHub. Het is ontworpen om lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG) zoekopdrachten uit te voeren op gebruikersvragen zonder externe databestanden of API's. In plaats daarvan voert mcp-local-rag live webzoekopdrachten uit, haalt relevante context op en levert die in realtime aan Large Language Models (LLM's), zoals Claude. Hierdoor kunnen LLM's vragen beantwoorden met actuele informatie van het web, zelfs als die informatie niet in hun trainingsdata zit. De server is eenvoudig te installeren via Docker of het uvx-commando en ondersteunt integratie met diverse MCP-compatibele clients. Daardoor is het ideaal voor gebruikers die privacy, controle en actuele kennis direct uit hun eigen omgeving willen.
Mogelijkheden
Wat we kunnen doen met mcp-local-rag
mcp-local-rag stelt gebruikers en ontwikkelaars in staat om lokaal webgebaseerde retrieval-augmented generation uit te voeren. Het stelt AI-modellen in staat om dynamisch de nieuwste informatie van internet op te halen, te extraheren en te gebruiken, zodat antwoorden altijd actueel en relevant zijn. Integratie is naadloos met grote MCP-clients en de service geeft voorrang aan privacy door derde partij-API's te vermijden.
- Live Web Search
- Voer realtime zoekopdrachten uit op internet voor actuele informatie.
- Context Extraction
- Extraheer automatisch relevante context uit zoekresultaten om AI-antwoorden te verrijken.
- Private & Local
- Alles lokaal uitvoeren, zodat je data en zoekopdrachten privé blijven—geen externe API's nodig.
- Seamless Client Integration
- Compatibel met populaire MCP-clients zoals Claude Desktop, Cursor en Goose.
- Easy Installation
- Snel implementeren met Docker of het uvx-commando met minimale configuratie.
Hoe AI-agents profiteren van mcp-local-rag
AI-agents die mcp-local-rag gebruiken, krijgen de mogelijkheid om actuele, real-world informatie te benaderen en te gebruiken door live webzoekopdrachten uit te voeren en context op aanvraag te extraheren. Dit breidt hun kennis aanzienlijk uit voorbij statische trainingsdata, waardoor ze tijdgevoelige of nieuwe vragen nauwkeurig kunnen beantwoorden. Door lokaal te draaien, zorgt mcp-local-rag ook voor meer privacy, controle en betrouwbaarheid voor AI-gestuurde workflows.