AI-agent til MCP Memory Server
Integrer FlowHunt med mcp-rag-local Memory Server for at muliggøre avanceret semantisk lagring og hentning af tekstdata. Lås op for stærk vidensstyring ved at udnytte Ollama til tekst-embeddings og ChromaDB til højtydende vektorsøgning. Memorér automatisk dokumenter, PDF’er og samtaleinputs for øjeblikkelig, relevant genkaldelse, der går ud over simpel nøgleordssøgning.
Problemfri semantisk memorisering
Gem og hent information baseret på semantisk betydning, ikke kun nøgleord. Memorér øjeblikkeligt enkelte tekster, flere indgange eller hele PDF-dokumenter — så virksomhedsviden bliver virkelig tilgængelig og brugbar.
- Semantisk hukommelseslagring.
- Gem og hent tekstafsnit baseret på betydning ved hjælp af avancerede embeddings.
- PDF & Massememorering.
- Memorér nemt indholdet af PDF-filer og store tekstmængder i bidder.
- Samtalebaseret vidensupload.
- Opdel og memorér store tekster interaktivt via naturlig sprogdialog med AI'en.
- Øjeblikkelig lighedssøgning.
- Find de mest relevante vidensudsnit til enhver forespørgsel i realtid.
Kraftfuld integration af vektordatabase
Administrer, inspicér og søg lagret viden problemfrit med den indbyggede ChromaDB vektordatabase og admin-GUI. Få detaljeret kontrol til virksomheds-skala hukommelsesstyring.
- ChromaDB Admin-GUI.
- Gennemse, søg og administrer din vektor-hukommelsesdatabase fra et intuitivt webinterface.
- Nem opsætning & konfiguration.
- Strømlinet udrulning med Docker Compose og enkel konfiguration for hurtig integration.
Naturlig sprog-genkaldelse af viden
Stil spørgsmål på almindeligt dansk, og AI-agenten returnerer den mest relevante lagrede viden, komplet med kontekst og relevans-score. Gør virksomheds-hukommelse samtalebaseret og brugervenlig.
- Samtalebaseret hentning.
- Forespørg memory serveren og få svar med rig kontekst, ikke kun rå data.
- Relevansbaseret output.
- Modtag resultater rangeret efter semantisk relevans, så du altid får det bedste match.
MCP INTEGRATION
Tilgængelige Memory Server (mcp-rag-local) MCP integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Memory Server (mcp-rag-local) MCP integrationen:
- memorize_text
Gem et enkelt tekstafsnit til fremtidig semantisk hentning baseret på betydning.
- memorize_multiple_texts
Gem flere tekstafsnit på én gang, hvilket muliggør batch-hukommelseslagring for effektiv hentning.
- memorize_pdf_file
Udtrækker tekst fra en PDF-fil, opdeler den og gemmer alle segmenter til senere semantisk hentning.
- retrieve_similar_texts
Find og returnér de mest relevante lagrede tekster til en given forespørgsel via semantisk lighedssøgning.
Problemfri semantisk hukommelse med MCP RAG Local
Gem og hent viden ud fra betydning, ikke kun nøgleord. Prøv problemfri PDF-opdeling, kraftfuld søgning og intuitiv hukommelsesstyring med vores open source memory server — drevet af Ollama og ChromaDB.
Hvad er mcp-local-rag
mcp-local-rag er en open source Model Context Protocol (MCP) server udviklet af Nikhil Kapila og tilgængelig på LobeHub. Den er designet til at udføre lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG) søgninger på brugerinputforespørgsler uden at kræve eksterne datafiler eller API'er. I stedet udfører mcp-local-rag live websøgninger, udtrækker relevant kontekst og returnerer den til Large Language Models (LLMs), som Claude, i realtid. Dette gør det muligt for LLM'er at besvare spørgsmål ved hjælp af opdateret information fra nettet, selv hvis denne information ikke er inkluderet i deres træningsdata. Serveren er nem at installere via Docker eller uvx-kommandoen og understøtter integration med forskellige MCP-kompatible klienter, hvilket gør den ideel for brugere, der ønsker privatliv, kontrol og frisk viden direkte fra deres lokale miljø.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med mcp-local-rag
mcp-local-rag giver brugere og udviklere mulighed for at udføre webbaseret retrieval-augmented generation lokalt. Det lader AI-modeller dynamisk hente, udtrække og bruge de nyeste informationer fra internettet, så svar altid er aktuelle og relevante. Integration er problemfri med de største MCP-klienter, og tjenesten prioriterer privatliv ved at undgå tredjeparts-API'er.
- Live Web Search
- Udfør realtidssøgninger på internettet for opdateret information.
- Context Extraction
- Udtræk automatisk relevant kontekst fra søgeresultater for at berige AI-svar.
- Private & Local
- Kør alt lokalt, så dine data og forespørgsler forbliver private — ingen eksterne API'er er nødvendige.
- Seamless Client Integration
- Kompatibel med populære MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Goose.
- Easy Installation
- Udrul hurtigt med Docker eller uvx-kommandoen med minimal konfiguration.
Hvordan AI-agenter drager fordel af mcp-local-rag
AI-agenter, der bruger mcp-local-rag, får evnen til at tilgå og udnytte frisk, virkelig information ved at udføre live websøgninger og udtrække kontekst on-demand. Dette udvider deres vidensbase markant ud over statisk træningsdata, så de kan besvare tidssensitive eller nye spørgsmål præcist. Ved at køre lokalt sikrer mcp-local-rag også større privatliv, kontrol og pålidelighed for AI-drevne arbejdsgange.