セマンティックメモリーサーバー統合のミニマリストSaaSベクターコンセプト

MCPメモリーサーバー向けAIエージェント

FlowHuntをmcp-rag-localメモリーサーバーと統合し、高度なセマンティックなテキストデータの保存と検索を実現します。Ollamaによるテキスト埋め込みとChromaDBによる高性能なベクトル類似検索を活用して、強力なナレッジマネジメントを実現。ドキュメント、PDF、会話入力を自動で記憶し、単なるキーワード一致を超えた即時かつ関連性の高いリコールを可能にします。

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セマンティックテキスト保存のミニマルベクターコンセプト

セマンティック記憶の手軽さ

キーワードだけでなく意味にもとづいて情報を保存・検索。単文・複数エントリ・PDF全体まで瞬時に記憶可能で、エンタープライズ知識を本当にアクセスしやすく・活用しやすくします。

セマンティックメモリー保存.
最先端の埋め込み技術を使い、意味にもとづいてテキストパッセージを保存・検索。
PDF・一括記憶.
PDFファイルや大容量テキストもチャンク単位で簡単に記憶可能。
会話型知識アップロード.
AIとの自然言語対話で大きなテキストを分割しながら記憶可能。
即時類似検索.
任意のクエリに対して、最も関連性の高い知識スニペットをリアルタイムで取得。
ベクトルデータベース管理GUIのベクターコンセプト

強力なベクトルデータベース統合

内蔵のChromaDBベクトルデータベースと管理GUIで、保存した知識をシームレスに管理・検索・検査。エンタープライズ規模でも細やかなコントロールが可能です。

ChromaDB管理GUI.
直感的なWebインターフェースからベクトルメモリーデータベースの閲覧・検索・管理が可能。
簡単セットアップ & 設定.
Docker Composeとシンプルな設定で素早く導入・統合できます。
会話型知識検索のベクターコンセプト

自然言語での知識リコール

質問を自然な英語で入力すると、AIエージェントが最も関連性の高い保存知識を、文脈や関連度スコア付きで返答します。エンタープライズメモリーを会話型かつユーザーフレンドリーに。

会話型リトリーバル.
メモリーサーバーにクエリし、文脈豊かな回答を取得—生データだけでなく、理解しやすい形で返します。
関連度ベース出力.
セマンティックな関連度で順位付けされた結果を受け取り、常に最適なマッチを得られます。

MCP統合

利用可能なメモリーサーバー（mcp-rag-local）MCP統合ツール

以下のツールは、メモリーサーバー（mcp-rag-local）MCP統合の一部として利用できます:

memorize_text

単一のテキストパッセージを、意味にもとづく将来のセマンティック検索用に保存します。

memorize_multiple_texts

複数のテキストパッセージを一括保存し、効率的なバッチ記憶を可能にします。

memorize_pdf_file

PDFファイルのテキストを抽出・分割し、全セグメントをセマンティック検索用に保存します。

retrieve_similar_texts

セマンティック類似検索で、クエリに対して最も関連性の高い保存テキストを検索・返却します。

MCP RAG Localでセマンティックメモリーを手軽に

キーワードだけでなく意味で知識を保存・検索。オープンソースのメモリーサーバーで、シームレスなPDF分割・強力な検索・直感的なメモリ管理をOllamaとChromaDBで体験してください。

Get started 詳細はこちら
mcp-local-rag LobeHubランディングページ

mcp-local-ragとは

mcp-local-ragは、Nikhil Kapilaによって開発され、LobeHubで公開されているオープンソースのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。ユーザーの入力クエリに対して、外部データファイルやAPIを必要とせず、ローカルでリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）検索を実行します。mcp-local-ragは、ライブのウェブ検索を実行し、関連するコンテキストを抽出して、Claudeのような大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムで返します。これにより、LLMは学習データに含まれていない最新情報もウェブから取得して質問に答えられます。Dockerやuvxコマンドで簡単にインストールでき、さまざまなMCP対応クライアントと統合可能。プライバシーやコントロール、最新知識をローカル環境から直接得たいユーザーに最適です。

機能

mcp-local-ragでできること

mcp-local-ragは、ユーザーや開発者がローカルでウェブベースのリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションを実行できるようにします。AIモデルがインターネットから最新情報を動的に取得・抽出・活用できるため、常に最新かつ関連性の高い応答を実現。主要なMCPクライアントとも簡単に統合でき、サードパーティAPIを使わずプライバシーも守られます。

リアルタイムウェブ検索
インターネットから最新情報をリアルタイムで検索。
コンテキスト抽出
検索結果から関連するコンテキストを自動抽出し、AI応答を強化。
プライベート＆ローカル
すべてローカルで実行、データやクエリは外部に出ません—API不要。
クライアント統合もシームレス
Claude Desktop、Cursor、Gooseなど人気MCPクライアントに対応。
簡単インストール
Dockerまたはuvxコマンドで最小限の設定ですぐ導入。
ベクトル化されたサーバーとAIエージェント

AIエージェントはmcp-local-ragでこう進化する

mcp-local-ragを使うAIエージェントは、ライブウェブ検索とコンテキスト抽出により、常に新しく現実世界の情報を取得・活用できます。これにより、静的な学習データを超え、タイムリーかつ新しい質問にも正確に対応可能。ローカル実行なので、AIワークフローのプライバシー・コントロール・信頼性も向上します。