Agente AI per mcp-local-rag
Integra mcp-local-rag, uno strumento locale di Retrieval-Augmented Generation (RAG), senza soluzione di continuità nei tuoi workflow. Consenti ai tuoi modelli AI di effettuare ricerche web dal vivo, estrarre ed embeddare informazioni contestuali aggiornate, e rispondere con conoscenze sempre attuali—tutto senza dipendere da API esterne. Migliora accuratezza, privacy e controllo per le tue applicazioni AI con questo leggero MCP server open source.
AI di ricerca web locale in tempo reale
Potenzia i tuoi Large Language Models (LLM) con ricerca web in tempo reale e privacy-first tramite mcp-local-rag. Questa integrazione consente all'AI di recuperare, embeddare e contestualizzare informazioni online aggiornate—localmente e in modo sicuro. Non servono API di terze parti.
- Ricerca web dal vivo.
- Recupera informazioni aggiornate al minuto direttamente dal web utilizzando DuckDuckGo—senza bisogno di chiavi API.
- Privacy prima di tutto.
- Funziona interamente in locale, garantendo che query e dati sensibili non escano mai dal tuo ambiente.
- Embedding contestuale.
- Utilizza MediaPipe Text Embedder di Google per vettorizzare e classificare i risultati della ricerca per un contesto altamente rilevante.
- Integrazione LLM senza soluzione di continuità.
- Funziona out-of-the-box con i principali client MCP come Claude Desktop, Cursor e Goose per toolcalling senza sforzo.
Distribuzione flessibile e sicura
Distribuisci mcp-local-rag come preferisci: esegui direttamente via Python oppure in un container Docker per massima compatibilità e sicurezza. Audit di sicurezza automatici garantiscono conformità e protezione.
- Supporto Docker.
- Distribuisci con un solo comando usando Docker per setup rapidi, isolati e ripetibili.
- Audit di sicurezza regolari.
- Verificato da MseeP con report di audit pubblici sempre aggiornati per la massima tranquillità.
- Configurazione semplice.
- Integrazione semplice con la configurazione del tuo server MCP—nessun setup complesso richiesto.
Open Source, guidato dalla comunità
Sviluppato sotto licenza MIT, mcp-local-rag è aperto a contributi e miglioramenti da parte di professionisti AI di tutto il mondo. Unisciti a una comunità in crescita focalizzata su privacy, trasparenza e innovazione.
- Supporto comunitario.
- Issue e pull request sono benvenute—sviluppa nuove funzionalità e miglioramenti insieme agli altri.
- Licenza MIT.
- Base open-source con licenza flessibile e adatta al business.
INTEGRAZIONE MCP
Strumenti MCP disponibili per mcp-local-rag
I seguenti strumenti sono disponibili come parte dell'integrazione MCP di mcp-local-rag:
- search_web
Cerca sul web in tempo reale e recupera informazioni e contesto pertinenti per le tue query utilizzando DuckDuckGo ed estrazione di contenuti.
Esegui una ricerca web RAG privata e in tempo reale in locale
Prova mcp-local-rag: un server Retrieval Augmented Generation (RAG) leggero e senza API che porta contesto web aggiornato al tuo LLM, tutto dalla tua macchina. Cerca, recupera ed embeddizza dati live—senza bisogno di API esterne.
Cos'è mcp-local-rag
mcp-local-rag è un'implementazione open-source e locale di un server Retrieval-Augmented Generation (RAG) progettato per l'utilizzo con client Model Context Protocol (MCP) e modelli linguistici. Il progetto funge da server di protocollo contestuale di ricerca web in stile 'primitivo' RAG che gira interamente sulla tua macchina—senza bisogno di API o servizi cloud esterni. Permette ai modelli linguistici di effettuare ricerche web dal vivo, recuperare informazioni in tempo reale e fornire contesto aggiornato per le query LLM direttamente da internet. Il sistema funziona cercando sul web tramite DuckDuckGo, estraendo contenuti rilevanti, generando embedding tramite MediaPipe Text Embedder di Google e classificando i risultati più pertinenti, che vengono poi restituiti come contenuto markdown da processare dai modelli linguistici. Questo strumento è particolarmente utile per utenti che tengono alla privacy, desiderano pieno controllo sui propri dati o necessitano di informazioni aggiornate integrate nei propri workflow AI.
Funzionalità
Cosa possiamo fare con mcp-local-rag
mcp-local-rag abilita un potente recupero dati in tempo reale e un arricchimento di contesto per i modelli AI senza affidarsi a API di terze parti. Gli utenti possono cercare i contenuti web più recenti, estrarre e classificare i risultati più rilevanti, e fornire ai modelli linguistici informazioni sempre aggiornate e contestualmente pertinenti, tutto da un server ospitato localmente. Il servizio si integra perfettamente con client MCP popolari come Claude Desktop, Cursor e Goose, rendendo facile aggiungere funzionalità di ricerca web on-demand ai flussi di lavoro dei tuoi agenti AI.
- Ricerca web dal vivo
- Esegui ricerche in tempo reale su internet per ottenere informazioni aggiornate direttamente dalle tue query LLM.
- Privacy locale
- Tutte le operazioni di ricerca e recupero avvengono in locale, garantendo piena privacy dei dati e nessuna fuga verso API di terze parti.
- Estrazione contesto
- Estrae contenuti markdown rilevanti dalle pagine web per arricchire le risposte generate dall'AI.
- Embedding & ranking
- Usa MediaPipe Text Embedder per creare embedding semantici e classificare i risultati per rilevanza.
- Integrazione senza soluzione di continuità
- Funziona con qualsiasi client MCP che supporta tool calling, come Claude Desktop e Cursor.
Cos'è mcp-local-rag
Gli agenti AI traggono grande vantaggio da mcp-local-rag acquisendo la capacità di cercare sul web e recuperare le informazioni più recenti e pertinenti, anche quando i loro modelli interni sono obsoleti. Questo permette agli agenti di rispondere su notizie attuali, ricerche pubblicate da poco o altri temi sensibili al tempo, mantenendo la privacy degli utenti e operando senza dipendenza da API cloud.