Cosa fa il server MCP “mcp-local-rag”?

Il mcp-local-rag MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) a “basso livello” per la ricerca web in stile Retrieval-Augmented Generation (RAG) che funziona localmente senza richiedere API esterne. Il suo scopo principale è collegare gli assistenti AI al web come fonte dati, permettendo ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di eseguire ricerche web, recuperare e incorporare i risultati, ed estrarre contenuti rilevanti — tutto in un ambiente locale che rispetta la privacy. Il server gestisce il processo inviando le query dell’utente a un motore di ricerca (DuckDuckGo), recuperando più risultati, ordinandoli per similarità tramite Google MediaPipe Text Embedder, ed estraendo dal web il contesto pertinente. Questo consente a sviluppatori e client AI di accedere a informazioni web aggiornate e potenziare così workflow come ricerca, creazione di contenuti e risposta alle domande senza affidarsi a API proprietarie.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna “risorsa” MCP esplicita è descritta nel repository disponibile.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione dettagliata di strumenti è direttamente elencata nei file o nella documentazione disponibili.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Ricerca Web in tempo reale per LLM: Permette agli assistenti AI di accedere a informazioni web aggiornate, rendendo le risposte più attuali e precise su ricerche o notizie.
• Sintesi di contenuti: Consente agli LLM di recuperare pagine web ed estrarre il contesto rilevante, supportando sintesi e fact-checking.
• Retrieval-Augmented Generation: Supporta workflow in cui gli LLM necessitano di conoscenza esterna dal web per arricchire le risposte, ideale per domande fuori dal set di addestramento.
• Produttività per sviluppatori: Utile negli assistenti di codifica per cercare documentazione, thread di Stack Overflow o articoli tecnici recenti.
• Assistenza educativa: Può aiutare a recuperare nuove risorse didattiche o esempi per studenti e insegnanti.

Come configurarlo

Di seguito le istruzioni generali per integrare il server MCP mcp-local-rag con diversi client MCP. Adatta il JSON di configurazione secondo il tuo client specifico.

Windsurf

1. Assicurati di aver installato uv (per il metodo uvx) o Docker.
2. Individua il file di configurazione del tuo client MCP (vedi qui).
3. Aggiungi il seguente JSON all’oggetto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-local-rag": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag",
           "mcp-local-rag"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server MCP sia in esecuzione e accessibile nel client.

Claude

1. Installa uv o Docker se necessario.
2. Apri la configurazione MCP per Claude Desktop.
3. Inserisci quanto segue nelle impostazioni MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-local-rag": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--python=3.10",
           "--from",
           "git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag",
           "mcp-local-rag"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude Desktop.
5. Conferma che il server “mcp-local-rag” appaia tra gli strumenti.

Cursor

1. Assicurati che Docker o uv siano installati.
2. Individua e apri il file di configurazione MCP server per Cursor.
3. Usa la configurazione Docker per maggiore isolamento:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-local-rag": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "--init",
           "-e",
           "DOCKER_CONTAINER=true",
           "ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla lo stato del server MCP dall’interfaccia di Cursor.

Cline

1. Installa Docker o uv come richiesto.
2. Accedi alla configurazione MCP server di Cline (vedi la sua documentazione).
3. Aggiungi il blocco JSON appropriato (vedi sopra per uvx o Docker).
4. Salva la configurazione e riavvia Cline.
5. Verifica che il server sia tra le integrazioni MCP disponibili.

Gestione delle chiavi API

Non sono necessarie chiavi API esterne per mcp-local-rag, ma se hai bisogno di impostare variabili d’ambiente (per Docker o altro), usa l’oggetto env nella configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--init",
        "-e",
        "DOCKER_CONTAINER=true",
        "ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:latest"
      ],
      "env": {
        "EXAMPLE_ENV_VAR": "value"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del server MCP usando questo formato JSON:

{
  "mcp-local-rag": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzionalità. Ricorda di cambiare “mcp-local-rag” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

Nel complesso, mcp-local-rag è un server MCP semplice e attento alla privacy per la ricerca web, ma manca di dettagli su prompt/template, risorse e specifiche degli strumenti. È facile da configurare e usare con i principali client, ma si adatta meglio a casi d’uso RAG web semplici.

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