KI-Agent für MCP Memory Server
Integrieren Sie FlowHunt mit dem mcp-rag-local Memory Server, um fortschrittliche semantische Speicherung und das Abrufen von Textdaten zu ermöglichen. Nutzen Sie leistungsstarkes Wissensmanagement durch Ollama für Text-Embeddings und ChromaDB für eine hochperformante Vektor-Similarity-Suche. Dokumente, PDFs und Konversationseingaben werden automatisch gespeichert und können sofort, relevant und weit über eine einfache Stichwortsuche hinaus abgerufen werden.
Mühelose semantische Memorierung
Speichern und rufen Sie Informationen auf Basis ihrer semantischen Bedeutung und nicht nur nach Stichwörtern ab. Merken Sie sich einzelne Texte, mehrere Einträge oder komplette PDF-Dokumente sofort – so wird Unternehmenswissen wirklich zugänglich und nutzbar.
- Semantischer Speicherspeicher.
- Speichern und rufen Sie Textpassagen auf Basis ihrer Bedeutung ab – mit modernsten Embeddings.
- PDF- & Massenspeicherung.
- Merken Sie sich mühelos Inhalte aus PDF-Dateien und großen Textmengen in Abschnitten.
- Konversationeller Wissens-Upload.
- Zerteilen und merken Sie große Texte interaktiv per natürlichem Sprachdialog mit der KI.
- Sofortige Similarity-Suche.
- Erhalten Sie für jede Anfrage in Echtzeit die relevantesten Wissensschnipsel.
Leistungsstarke Integration von Vektordatenbanken
Verwalten, inspizieren und durchsuchen Sie gespeichertes Wissen nahtlos mit der integrierten Vektordatenbank ChromaDB und Admin-GUI. Erhalten Sie granulare Kontrolle für ein Unternehmensgedächtnis im großen Maßstab.
- ChromaDB Admin-GUI.
- Durchsuchen, verwalten und pflegen Sie Ihre Vektorspeicher-Datenbank über ein intuitives Webinterface.
- Einfache Einrichtung & Konfiguration.
- Schnelle Bereitstellung mit Docker Compose und einfacher Konfiguration für eine rasche Integration.
Natürlichsprachlicher Wissensabruf
Stellen Sie Fragen auf Deutsch und der KI-Agent liefert Ihnen das relevanteste gespeicherte Wissen – mit Kontext und Relevanzbewertung. Machen Sie Ihr Unternehmensgedächtnis dialogfähig und benutzerfreundlich.
- Konversationeller Abruf.
- Stellen Sie Anfragen an den Memory Server und erhalten Sie kontextreiche Antworten anstelle von Rohdaten.
- Relevanzbasierte Ausgabe.
- Erhalten Sie Ergebnisse nach semantischer Relevanz sortiert – so bekommen Sie immer das beste Match.
MCP INTEGRATION
Verfügbare Memory Server (mcp-rag-local) MCP-Integrations-Tools
Die folgenden Tools sind Teil der Memory Server (mcp-rag-local) MCP-Integration:
- memorize_text
Speichern Sie einen einzelnen Textabschnitt für zukünftigen semantischen Abruf anhand seiner Bedeutung.
- memorize_multiple_texts
Speichern Sie mehrere Textabschnitte auf einmal – für effizienten Batch-Speicher und schnellen Abruf.
- memorize_pdf_file
Extrahiert Text aus einer PDF-Datei, teilt ihn in Segmente und speichert alle Abschnitte für späteren semantischen Abruf.
- retrieve_similar_texts
Finden und geben Sie die relevantesten gespeicherten Texte zu einer Anfrage per semantischer Similarity-Suche zurück.
Müheloses semantisches Gedächtnis mit MCP RAG Local
Speichern und rufen Sie Wissen nach Bedeutung und nicht nur nach Stichworten ab. Testen Sie nahtloses PDF-Chunken, leistungsstarke Suche und intuitive Speicherverwaltung mit unserem Open-Source-Memory-Server – angetrieben von Ollama und ChromaDB.
Was ist mcp-local-rag
mcp-local-rag ist ein Open-Source Model Context Protocol (MCP) Server, entwickelt von Nikhil Kapila und verfügbar auf LobeHub. Er dient dazu, lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Suchen auf Benutzereingaben durchzuführen – ganz ohne externe Datenquellen oder APIs. Stattdessen führt mcp-local-rag Live-Websuchen durch, extrahiert den relevanten Kontext und gibt ihn in Echtzeit an Large Language Models (LLMs) wie Claude weiter. So können LLMs Fragen mit aktuellen Webinformationen beantworten, auch wenn diese nicht im Trainingsdatensatz enthalten sind. Die Installation ist einfach per Docker oder uvx-Kommando möglich und unterstützt die Integration mit verschiedenen MCP-kompatiblen Clients – ideal für Nutzer, die Wert auf Privatsphäre, Kontrolle und aktuelles Wissen direkt aus ihrer lokalen Umgebung legen.
Fähigkeiten
Was wir mit mcp-local-rag tun können
mcp-local-rag ermöglicht es Nutzern und Entwicklern, webbasierte Retrieval-Augmented Generation lokal durchzuführen. KI-Modelle können so dynamisch aktuelle Informationen aus dem Internet abrufen, extrahieren und nutzen – für stets aktuelle und relevante Antworten. Die Integration mit führenden MCP-Clients ist nahtlos, und der Dienst setzt auf Datenschutz durch Verzicht auf Drittanbieter-APIs.
- Live-Websuche
- Führen Sie Echtzeit-Suchen im Internet nach aktuellen Informationen durch.
- Kontext-Extraktion
- Extrahieren Sie automatisch relevanten Kontext aus Suchergebnissen zur Anreicherung von KI-Antworten.
- Privat & Lokal
- Alles läuft lokal – Ihre Daten und Anfragen bleiben privat, keine externen APIs nötig.
- Nahtlose Client-Integration
- Kompatibel mit beliebten MCP-Clients wie Claude Desktop, Cursor und Goose.
- Einfache Installation
- Schnelle Bereitstellung mit Docker oder uvx-Kommando und minimaler Konfiguration.
Wie KI-Agenten von mcp-local-rag profitieren
KI-Agenten, die mcp-local-rag nutzen, erhalten die Fähigkeit, aktuelle und reale Informationen durch Live-Websuchen und Kontextextraktion auf Abruf zu verwenden. Das erweitert ihren Wissensstand erheblich über statische Trainingsdaten hinaus, sodass sie zeitkritische oder neue Fragen präzise beantworten können. Durch den lokalen Betrieb gewährleistet mcp-local-rag zudem mehr Privatsphäre, Kontrolle und Zuverlässigkeit für KI-basierte Workflows.