실시간 로컬 웹 검색 AI
mcp-local-rag를 통해 대형 언어 모델(LLM)에 실시간, 프라이버시 중심의 웹 검색 기능을 제공합니다. 이 통합을 통해 AI가 최신 온라인 정보를 로컬에서 안전하게 가져와 임베드 및 컨텍스트화할 수 있습니다. 외부 API가 필요 없습니다.
- 라이브 웹 검색:
- DuckDuckGo를 사용해 실시간 정보를 웹에서 직접 가져오며, API 키가 필요 없습니다.
- 프라이버시 우선:
- 모든 기능이 완전히 로컬에서 실행되어, 민감한 쿼리와 데이터가 외부로 유출되지 않습니다.
- 컨텍스트 임베딩:
- Google의 MediaPipe Text Embedder를 사용해 검색 결과를 벡터화하고 중요도 순으로 정렬하여 가장 적합한 컨텍스트를 제공합니다.
- 심리스 LLM 통합:
- Claude Desktop, Cursor, Goose와 같은 주요 MCP 클라이언트에서 별도의 설정 없이 툴콜링이 가능합니다.
유연하고 안전한 배포
원하는 방식으로 mcp-local-rag를 배포하세요—Python으로 직접 실행하거나 Docker 컨테이너에서 구동하여 최대 호환성과 보안을 확보할 수 있습니다. 자동화된 보안 감사로 컴플라이언스와 보호 상태를 유지하세요.
- Docker 지원:
- Docker를 이용해 한 줄 명령으로 빠르고 격리된, 반복 가능한 환경에 손쉽게 배포하세요.
- 정기 보안 감사:
- MseeP가 최신 공개 감사 보고서를 통해 검증하므로 안심할 수 있습니다.
- 간편한 설정:
- 복잡한 설정 없이 MCP 서버 구성에 쉽게 통합할 수 있습니다.
오픈소스, 커뮤니티 주도
MIT 라이선스 기반으로 개발된 mcp-local-rag는 전 세계 AI 실무자들의 기여와 개선이 가능한 오픈소스입니다. 프라이버시, 투명성, 혁신에 중점을 둔 성장하는 커뮤니티에 함께하세요.
- 커뮤니티 지원:
- 이슈 및 풀리퀘스트 환영—함께 새로운 기능과 개선을 추진하세요.
- MIT 라이선스:
- 유연하고 비즈니스 친화적인 오픈소스 라이선스 기반입니다.
MCP 통합
사용 가능한 mcp-local-rag MCP 통합 도구
다음 도구들은 mcp-local-rag MCP 통합의 일부로 제공됩니다:
- search_web
DuckDuckGo 및 콘텐츠 추출을 활용해 실시간으로 웹을 검색하고 쿼리에 적합한 정보와 컨텍스트를 가져옵니다.
개인용, 실시간 웹 검색 RAG를 로컬에서 실행하세요
mcp-local-rag를 체험해보세요: 경량, API 없는 Retrieval Augmented Generation(RAG) 서버로 LLM에 최신 웹 컨텍스트를 여러분의 기기에서 직접 제공합니다. 라이브 데이터를 검색, 가져오고 임베딩하세요—외부 API가 필요 없습니다.
mcp-local-rag란?
mcp-local-rag는 Model Context Protocol(MCP) 클라이언트와 언어 모델에서 사용하기 위해 설계된 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템의 오픈소스 로컬 서버 구현체입니다. 이 프로젝트는 완전히 로컬에서 실행되는 '기본형' RAG 유사 웹검색 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로, 별도의 API나 외부 클라우드 서비스가 전혀 필요하지 않습니다. 언어 모델이 인터넷에서 직접 실시간 웹 검색을 수행하고, 최신 정보를 가져오며, LLM 쿼리에 최신 컨텍스트를 제공할 수 있도록 합니다. DuckDuckGo를 통해 웹을 검색하고, 관련 콘텐츠를 추출한 뒤 Google의 MediaPipe Text Embedder로 임베딩을 생성하고, 가장 관련성 높은 결과를 순위별로 반환하여 언어 모델이 마크다운 컨텐츠로 처리할 수 있도록 지원합니다. 프라이버시를 중시하거나 데이터에 대한 완전한 통제, 최신 정보의 AI 워크플로 통합이 필요한 사용자에게 특히 유용한 도구입니다.
기능
mcp-local-rag로 할 수 있는 일
mcp-local-rag는 외부 API에 의존하지 않고도 AI 모델을 위한 강력한 실시간 데이터 검색과 컨텍스트 보강을 가능하게 합니다. 사용자는 최신 웹 콘텐츠를 검색하고, 관련 결과를 추출 및 순위화하며, 현행성과 문맥을 모두 갖춘 정보를 로컬 서버에서 언어 모델에 제공할 수 있습니다. 이 서비스는 Claude Desktop, Cursor, Goose 등 인기 MCP 클라이언트와 매끄럽게 통합되며, AI 에이전트 워크플로에 온디맨드 웹 검색 기능을 손쉽게 추가할 수 있습니다.
- 라이브 웹 검색
- LLM 쿼리에서 최신 정보를 실시간으로 인터넷에서 직접 검색하세요.
- 로컬 프라이버시
- 모든 검색 및 데이터 검색 작업이 로컬에서 이루어져 데이터 프라이버시가 완벽하게 보장되고 외부 API로의 유출이 없습니다.
- 컨텍스트 추출
- 웹페이지에서 관련 마크다운 콘텐츠를 추출하여 AI 응답을 풍부하게 만듭니다.
- 임베딩 & 순위화
- MediaPipe Text Embedder를 사용해 시맨틱 임베딩을 만들고 검색 결과를 중요도 순으로 정렬합니다.
- 심리스 통합
- Claude Desktop, Cursor 등 툴콜링을 지원하는 모든 MCP 클라이언트와 연동됩니다.
mcp-local-rag란?
AI 에이전트는 mcp-local-rag를 통해 웹 검색과 최신, 관련성 높은 정보 검색이 가능해지며, 내부 모델이 오래된 경우에도 최신 소식을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 속보, 신규 연구, 기타 시의성 높은 주제에 대한 질문에도 답할 수 있으며, 사용자 프라이버시를 유지하고 클라우드 API 의존 없이 동작합니다.