KI-Agent für mcp-local-rag
Integrieren Sie mcp-local-rag, ein lokales Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Tool, nahtlos in Ihre Workflows. Ermöglichen Sie Ihren KI-Modellen Live-Websuche, das Extrahieren und Einbetten aktueller kontextueller Informationen und Antworten mit stets aktuellem Wissen – alles ohne externe APIs. Steigern Sie Genauigkeit, Datenschutz und Kontrolle für Ihre KI-Anwendungen mit diesem schlanken, quelloffenen MCP-Server.
Echtzeit-Lokale Websuche-KI
Statten Sie Ihre Large Language Models (LLMs) mit Echtzeit-Websuche und datenschutzorientiertem Fokus durch mcp-local-rag aus. Diese Integration ermöglicht es KI, aktuelle Online-Informationen lokal und sicher abzurufen, einzubetten und zu kontextualisieren. Keine Drittanbieter-APIs erforderlich.
- Live-Websuche.
- Holt aktuelle Informationen direkt aus dem Internet per DuckDuckGo – keine API-Schlüssel erforderlich.
- Datenschutz zuerst.
- Läuft vollständig lokal, sodass sensible Anfragen und Daten nie Ihre Umgebung verlassen.
- Kontextuelles Embedding.
- Verwendet Googles MediaPipe Text Embedder zur Vektorisierung und Relevanzbewertung der Suchergebnisse für besonders passenden Kontext.
- Nahtlose LLM-Integration.
- Funktioniert sofort mit führenden MCP-Clients wie Claude Desktop, Cursor und Goose für mühelosen Toolaufruf.
Flexible, sichere Bereitstellung
Setzen Sie mcp-local-rag flexibel ein – direkt via Python ausführen oder in einem Docker-Container für maximale Kompatibilität und Sicherheit betreiben. Automatisierte Sicherheitsprüfungen sorgen für Compliance und Schutz.
- Docker-Support.
- Mit nur einem Befehl per Docker bereitstellen – für schnelle, isolierte und wiederholbare Setups.
- Regelmäßige Sicherheitsprüfungen.
- Geprüft von MseeP mit aktuellen öffentlichen Prüfberichten für beruhigende Sicherheit.
- Einfache Konfiguration.
- Einfache Integration in Ihre MCP-Server-Konfiguration – keine komplizierte Einrichtung nötig.
Open Source, Community-getrieben
Unter der MIT-Lizenz entwickelt, ist mcp-local-rag offen für Beiträge und Verbesserungen von KI-Anwendern weltweit. Werden Sie Teil einer wachsenden Community mit Fokus auf Datenschutz, Transparenz und Innovation.
- Community-Support.
- Issues und Pull Requests sind willkommen – treiben Sie neue Funktionen und Verbesserungen gemeinsam voran.
- MIT-lizensiert.
- Open-Source-Grundlage mit flexibler, unternehmensfreundlicher Lizenzierung.
MCP-INTEGRATION
Verfügbare mcp-local-rag MCP-Integrationstools
Folgende Tools sind Teil der mcp-local-rag MCP-Integration:
- search_web
Durchsuchen Sie das Internet in Echtzeit und erhalten Sie relevante Informationen und Kontexte für Ihre Abfragen per DuckDuckGo und Inhaltsextraktion.
Führen Sie eine private, Echtzeit-Websuche-RAG lokal aus
Testen Sie mcp-local-rag: ein schlanker, API-freier Retrieval Augmented Generation (RAG)-Server, der Ihrem LLM aktuelle Web-Kontexte direkt von Ihrem eigenen Rechner liefert. Suchen, abrufen und einbetten von Live-Daten – keine externen APIs nötig.
Was ist mcp-local-rag
mcp-local-rag ist eine quelloffene, lokale Server-Implementierung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems, entwickelt für die Nutzung mit Model Context Protocol (MCP)-Clients und Sprachmodellen. Das Projekt fungiert als 'primitiver' RAG-ähnlicher Websuche-Model-Context-Protocol-Server, der vollständig auf Ihrem eigenen Rechner läuft – es werden keine APIs oder externen Cloud-Dienste benötigt. Es ermöglicht Sprachmodellen, Live-Websuchen durchzuführen, Echtzeitinformationen abzurufen und aktuellen Kontext für LLM-Anfragen direkt aus dem Internet bereitzustellen. Das System durchsucht das Web per DuckDuckGo, extrahiert relevante Inhalte, erzeugt Embeddings mit Googles MediaPipe Text Embedder und bewertet die relevantesten Ergebnisse, die dann als Markdown-Inhalt zur Weiterverarbeitung für Sprachmodelle zurückgegeben werden. Dieses Tool ist besonders nützlich für Nutzer, die Datenschutz priorisieren, vollständige Kontrolle über ihre Daten wünschen oder aktuelle Informationen in ihre KI-Workflows integrieren möchten.
Funktionen
Was wir mit mcp-local-rag tun können
mcp-local-rag ermöglicht leistungsstarke, Echtzeit-Datenabfrage und Kontextanreicherung für KI-Modelle – ohne Abhängigkeit von Drittanbieter-APIs. Nutzer können aktuelle Webinhalte durchsuchen, relevante Ergebnisse extrahieren und bewerten sowie Sprachmodellen Informationen liefern, die sowohl aktuell als auch kontextsensitiv sind – alles von einem lokal gehosteten Server. Der Dienst integriert sich nahtlos mit populären MCP-Clients wie Claude Desktop, Cursor und Goose und erleichtert so die Erweiterung Ihrer KI-Agenten um Websuche auf Abruf.
- Live-Websuche
- Führen Sie Echtzeit-Suchen im Internet durch, um aktuelle Informationen direkt aus Ihren LLM-Anfragen abzurufen.
- Lokaler Datenschutz
- Alle Such- und Abrufvorgänge erfolgen lokal, wodurch volle Datensouveränität und keine Leaks zu Drittanbieter-APIs gewährleistet werden.
- Kontext-Extraktion
- Extrahiert relevanten Markdown-Inhalt von Webseiten zur Anreicherung KI-generierter Antworten.
- Embeddings & Ranking
- Nutzt MediaPipe Text Embedder zur semantischen Einbettung und Relevanzbewertung der Suchergebnisse.
- Nahtlose Integration
- Funktioniert mit jedem MCP-Client, der Toolaufrufe unterstützt, wie z.B. Claude Desktop und Cursor.
Was ist mcp-local-rag
KI-Agenten profitieren enorm von mcp-local-rag, da sie in der Lage sind, das Web zu durchsuchen und die neuesten sowie relevantesten Informationen abzurufen – selbst wenn ihre internen Modelle veraltet sind. Dadurch können Agenten Fragen zu aktuellen Nachrichten, neu erschienenen Studien oder anderen zeitkritischen Themen beantworten, und das alles unter Wahrung des Datenschutzes und ohne Abhängigkeit von Cloud-APIs.