Agente IA per MCP Memory Server
Integra FlowHunt con il Memory Server mcp-rag-local per abilitare l’archiviazione e il recupero semantici avanzati dei dati di testo. Sblocca una potente gestione della conoscenza sfruttando Ollama per le embedding testuali e ChromaDB per una ricerca vettoriale ad alte prestazioni. Memorizza automaticamente documenti, PDF e input conversazionali per un richiamo istantaneo e pertinente che va oltre il semplice matching di parole chiave.
Memorizzazione semantica senza sforzo
Archivia e recupera informazioni in base al significato semantico, non solo alle parole chiave. Memorizza istantaneamente singoli testi, più voci o interi documenti PDF—rendendo la conoscenza aziendale davvero accessibile e utilizzabile.
- Archiviazione della memoria semantica.
- Archivia e recupera passaggi di testo in base al significato utilizzando embedding all'avanguardia.
- Memorizzazione di PDF e in massa.
- Memorizza senza sforzo i contenuti dei file PDF e grandi corpi di testo suddivisi in blocchi.
- Caricamento conoscenza conversazionale.
- Segmenta e memorizza grandi testi tramite conversazione in linguaggio naturale con l'IA.
- Ricerca per similarità istantanea.
- Recupera in tempo reale i frammenti di conoscenza più rilevanti per ogni query.
Potente integrazione con database vettoriale
Gestisci, ispeziona e ricerca senza soluzione di continuità la conoscenza archiviata con il database vettoriale ChromaDB integrato e la GUI di amministrazione. Ottieni un controllo granulare per la gestione della memoria su scala aziendale.
- ChromaDB Admin GUI.
- Sfoglia, cerca e gestisci il tuo database della memoria vettoriale da un'interfaccia web intuitiva.
- Configurazione semplice e veloce.
- Distribuzione semplificata con Docker Compose e configurazione facile per un'integrazione rapida.
Richiamo della conoscenza in linguaggio naturale
Fai domande in italiano e l'agente IA restituisce la conoscenza archiviata più pertinente, completa di contesto e punteggio di rilevanza. Rendi la memoria aziendale conversazionale e facile da usare.
- Recupero conversazionale.
- Interroga il memory server e ottieni risposte ricche di contesto, non solo dati grezzi.
- Risultati in base alla rilevanza.
- Ricevi risultati ordinati per rilevanza semantica, assicurandoti sempre la corrispondenza migliore.
INTEGRAZIONE MCP
Strumenti disponibili di integrazione MCP per Memory Server (mcp-rag-local)
I seguenti strumenti sono disponibili come parte dell'integrazione MCP del Memory Server (mcp-rag-local):
- memorize_text
Archivia un singolo passaggio di testo per un futuro recupero semantico basato sul significato.
- memorize_multiple_texts
Archivia più passaggi di testo contemporaneamente, abilitando la memorizzazione in batch per un recupero efficiente.
- memorize_pdf_file
Estrae il testo da un file PDF, lo suddivide e archivia tutti i segmenti per un successivo recupero semantico.
- retrieve_similar_texts
Trova e restituisce i testi archiviati più rilevanti per una determinata query usando la ricerca semantica per similarità.
Memoria semantica senza sforzo con MCP RAG Local
Archivia e recupera la conoscenza in base al significato, non solo alle parole chiave. Prova il chunking PDF senza soluzione di continuità, la ricerca potente e la gestione intuitiva della memoria con il nostro memory server open source—basato su Ollama e ChromaDB.
Cos'è mcp-local-rag
mcp-local-rag è un server open source Model Context Protocol (MCP) sviluppato da Nikhil Kapila e disponibile su LobeHub. È progettato per eseguire ricerche Retrieval-Augmented Generation (RAG) locali sulle query degli utenti senza richiedere file di dati esterni o API. Invece, mcp-local-rag esegue ricerche web in tempo reale, estrae il contesto rilevante e lo restituisce ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come Claude, in tempo reale. Questo consente agli LLM di rispondere alle domande utilizzando informazioni aggiornate dal web, anche se tali informazioni non sono incluse nei loro dati di addestramento. Il server è facile da installare tramite Docker o il comando uvx e supporta l'integrazione con vari client compatibili MCP, rendendolo ideale per chi desidera privacy, controllo e conoscenza aggiornata direttamente dal proprio ambiente locale.
Funzionalità
Cosa possiamo fare con mcp-local-rag
mcp-local-rag consente a utenti e sviluppatori di eseguire localmente ricerche web Retrieval-Augmented Generation. Permette ai modelli IA di recuperare, estrarre e utilizzare dinamicamente le informazioni più recenti da Internet, assicurando che le risposte siano sempre attuali e pertinenti. L'integrazione è fluida con i principali client MCP e il servizio dà priorità alla privacy evitando l'uso di API di terze parti.
- Ricerca web live
- Esegui ricerche in tempo reale su Internet per informazioni aggiornate.
- Estrazione del contesto
- Estrai automaticamente il contesto rilevante dai risultati di ricerca per arricchire le risposte dell'IA.
- Privato e locale
- Esegui tutto in locale, garantendo che i tuoi dati e le tue query restino privati—nessuna API esterna necessaria.
- Integrazione client senza soluzione di continuità
- Compatibile con i più diffusi client MCP come Claude Desktop, Cursor e Goose.
- Installazione facile
- Implementa rapidamente tramite Docker o il comando uvx con configurazione minima.
Come gli agenti IA beneficiano di mcp-local-rag
Gli agenti IA che utilizzano mcp-local-rag acquisiscono la capacità di accedere e utilizzare informazioni aggiornate e reali eseguendo ricerche web live ed estraendo il contesto su richiesta. Questo estende notevolmente la loro base di conoscenza oltre i dati di addestramento statici, consentendo loro di rispondere con precisione a domande nuove o sensibili al tempo. Eseguendo tutto in locale, mcp-local-rag garantisce anche maggiore privacy, controllo e affidabilità per i flussi di lavoro guidati dall'IA.