ローカルRAG Web検索AI統合のミニマルイラスト

mcp-local-rag向けAIエージェント

ローカルのRetrieval-Augmented Generation（RAG）ツールであるmcp-local-ragを、あなたのワークフローにシームレスに統合。AIモデルがライブWeb検索を実行し、新鮮なコンテキスト情報を抽出・埋め込み、最新知識で応答可能にします。外部APIには頼らず、精度・プライバシー・制御性を高めたAIアプリケーションを軽量なオープンソースMCPサーバーで実現します。

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コンテキスト抽出付きミニマルAI Web検索

リアルタイムローカルWeb検索AI

mcp-local-ragを通じて、大規模言語モデル（LLM）にプライバシー重視のリアルタイムWeb検索機能を追加。AIは最新のオンライン情報をローカルかつ安全に取得・埋め込み・コンテキスト化できます。外部APIは一切不要です。

ライブWeb検索.
DuckDuckGoを使い、最新情報をWebから直接取得。APIキー不要です。
プライバシー重視.
全てローカルで動作し、機密性の高い検索やデータが外部に送信されることはありません。
コンテキスト埋め込み.
GoogleのMediaPipe Text Embedderを用いて検索結果をベクトル化し、関連性の高いコンテキストを抽出・ランク付けします。
LLMとシームレス統合.
Claude Desktop、Cursor、Gooseなど主要なMCPクライアントと即時連携し、ツール呼び出しも簡単です。
セキュアサーバーとDocker AIデプロイのミニマルイラスト

柔軟で安全なデプロイ

mcp-local-ragは、ご希望の方法でデプロイ可能。Pythonから直接実行することも、Dockerコンテナで最大限の互換性とセキュリティを確保しつつ運用することもできます。自動化されたセキュリティ監査により、常にコンプライアンスと安全性を維持できます。

Docker対応.
Dockerを使いワンコマンドで、迅速・分離・再現性の高いセットアップが可能。
定期セキュリティ監査.
MseePによる監査と最新の公開レポートで安心を提供します。
簡単な設定.
MCPサーバー設定とシンプルに統合でき、複雑なセットアップは不要です。
オープンソースAI統合のミニマルイラスト

オープンソース & コミュニティ主導

MITライセンスのもと開発されているmcp-local-ragは、世界中のAI実践者による貢献や改善が歓迎されるプロジェクトです。プライバシー・透明性・イノベーションを重視したコミュニティにあなたも参加しませんか。

コミュニティサポート.
イシューやプルリクエスト歓迎。新機能や改善を共に推進できます。
MITライセンス.
柔軟でビジネスフレンドリーなオープンソースライセンスです。

MCP連携

利用可能なmcp-local-rag MCP連携ツール

以下のツールがmcp-local-rag MCP連携の一部として利用できます:

search_web

DuckDuckGoとコンテンツ抽出を利用し、リアルタイムでWeb検索し、クエリに関する有用な情報やコンテキストを取得します。

プライベートなリアルタイムWeb検索RAGをローカルで実行

mcp-local-ragを試してみましょう。軽量かつAPI不要なRetrieval Augmented Generation（RAG）サーバーで、あなたのLLMに新鮮なWebコンテキストをローカルから提供します。ライブデータの検索・取得・埋め込みも、外部API不要。

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

mcp-local-ragとは

mcp-local-ragは、Model Context Protocol（MCP）クライアントや言語モデルで利用できるRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムのローカルサーバー実装です。このプロジェクトは“プリミティブ”なRAG型Web検索モデルコンテキストプロトコルサーバーとして、完全に自身のマシン上で動作します。APIや外部クラウドサービスは一切不要。言語モデルがライブWeb検索を行い、リアルタイム情報を取得し、LLMクエリ用の最新コンテキストをインターネットから直接提供できます。DuckDuckGoを使ったWeb検索、関連コンテンツ抽出、Google MediaPipe Text Embedderによる埋め込み生成と関連度順ランキングを経て、最も適した結果がマークダウン形式で言語モデルに返されます。プライバシー重視、データのフルコントロール、あるいは最新情報をAIワークフローに組み込みたいユーザーに特に役立つツールです。

機能

mcp-local-ragでできること

mcp-local-ragは、サードパーティAPIに依存せず、AIモデル向けに強力なリアルタイムデータ取得とコンテキスト拡張を実現します。ユーザーは最新のWebコンテンツを検索し、関連性の高い結果を抽出・ランク付けし、言語モデルに鮮度とコンテキスト性を兼ね備えた情報をローカルサーバーから提供可能。Claude Desktop、Cursor、Gooseなどの主要MCPクライアントともシームレスに連携し、AIエージェントワークフローにオンデマンドWeb検索機能を簡単に追加できます。

ライブWeb検索
LLMクエリから最新情報をリアルタイムでインターネット検索。
ローカルプライバシー
全ての検索・取得処理がローカルで完結し、データが外部APIに流出しません。
コンテキスト抽出
Webページから関連性の高いマークダウンコンテンツを抽出し、AI応答を強化。
埋め込み＆ランキング
MediaPipe Text Embedderで意味埋め込みを生成し、関連度順に検索結果を評価。
シームレス統合
Claude DesktopやCursorなど、ツール呼び出し対応のすべてのMCPクライアントと連携可能。
ベクトル化されたサーバーとAIエージェント

mcp-local-ragとは

AIエージェントは、mcp-local-ragを活用することで、Web検索能力を獲得し、内部モデルが古くても最新かつ関連性の高い情報を取得可能になります。これにより、最新ニュースや新たに公開された研究など、時事性の高いトピックへの質問にも対応しつつ、ユーザープライバシーを確保し、クラウドAPIへの依存も排除します。