AI-agent voor mcp-local-rag
Integreer mcp-local-rag, een lokaal Retrieval-Augmented Generation (RAG) hulpmiddel, naadloos met je werkstromen. Stel je AI-modellen in staat om live webzoekopdrachten uit te voeren, verse contextuele informatie te extraheren en te embedden, en te antwoorden met actuele kennis—alles zonder afhankelijkheid van externe API’s. Verhoog nauwkeurigheid, privacy en controle voor je AI-toepassingen met deze lichtgewicht, open-source MCP-server.
Realtime lokale webzoek-AI
Geef je Large Language Models (LLM's) realtime, privacygerichte webzoekkracht met mcp-local-rag. Deze integratie maakt het mogelijk voor AI om actuele online informatie op te halen, te embedden en te contextualiseren—lokaal en veilig. Geen externe API's nodig.
- Live webzoek.
- Haalt actuele informatie rechtstreeks van het web via DuckDuckGo—geen API-sleutels vereist.
- Privacy eerst.
- Draait volledig lokaal, waardoor gevoelige zoekopdrachten en data nooit je omgeving verlaten.
- Contextuele embedding.
- Gebruikt Google's MediaPipe Text Embedder om zoekresultaten te vectoriseren en te rangschikken voor uiterst relevante context.
- Naadloze LLM-integratie.
- Werkt direct met toonaangevende MCP-clients zoals Claude Desktop, Cursor en Goose voor moeiteloze toolcalling.
Flexibele, veilige implementatie
Implementeer mcp-local-rag op jouw manier—draai direct via Python of in een Docker-container voor maximale compatibiliteit en beveiliging. Geautomatiseerde beveiligingsaudits zorgen ervoor dat je compliant en beschermd blijft.
- Docker-ondersteuning.
- Implementeer met één commando via Docker voor snelle, geïsoleerde en herhaalbare setups.
- Regelmatige beveiligingsaudits.
- Gecontroleerd door MseeP met actuele openbare auditrapporten voor gemoedsrust.
- Eenvoudige configuratie.
- Eenvoudige integratie met je MCP-serverconfiguratie—geen complexe installatie vereist.
Open source, community-gedreven
Gebouwd onder de MIT-licentie, staat mcp-local-rag open voor bijdragen en verbeteringen van AI-practitioners wereldwijd. Word lid van een groeiende community gericht op privacy, transparantie en innovatie.
- Community-ondersteuning.
- Issues en pull requests zijn welkom—samen nieuwe functies en verbeteringen aandrijven.
- MIT-licentie.
- Open-source fundament met flexibele, bedrijfsvriendelijke licentie.
MCP-INTEGRATIE
Beschikbare mcp-local-rag MCP-integratietools
De volgende tools zijn beschikbaar als onderdeel van de mcp-local-rag MCP-integratie:
- search_web
Doorzoek het web in realtime en haal relevante informatie en context op voor je zoekopdrachten via DuckDuckGo en contentextractie.
Draai een privé, realtime webzoek-RAG lokaal
Probeer mcp-local-rag: een lichtgewicht, API-vrije Retrieval Augmented Generation (RAG) server die verse webcontext naar je LLM brengt, allemaal vanaf je eigen machine. Zoek, haal op en embed live data—geen externe API's vereist.
Wat is mcp-local-rag
mcp-local-rag is een open-source, lokale serverimplementatie van een Retrieval-Augmented Generation (RAG) systeem dat ontworpen is voor gebruik met Model Context Protocol (MCP) clients en taalmodellen. Het project fungeert als een 'primitieve' RAG-achtige webzoek model context protocol server die volledig op je eigen machine draait—geen API's of externe clouddiensten nodig. Het stelt taalmodellen in staat om live webzoekopdrachten uit te voeren, realtime informatie op te halen en actuele context te leveren voor LLM-vragen rechtstreeks van het internet. Het systeem werkt door het web te doorzoeken via DuckDuckGo, relevante content te extraheren, embeddings te genereren met Google's MediaPipe Text Embedder, en de meest relevante resultaten te rangschikken, die vervolgens als markdown-inhoud teruggegeven worden voor verwerking door taalmodellen. Dit hulpmiddel is bijzonder handig voor gebruikers die privacy belangrijk vinden, volledige controle over hun data willen, of actuele informatie geïntegreerd willen hebben in hun AI-workflows.
Mogelijkheden
Wat we kunnen doen met mcp-local-rag
mcp-local-rag maakt krachtige, realtime dataopvraging en contextverrijking voor AI-modellen mogelijk zonder afhankelijk te zijn van externe API's. Gebruikers kunnen het nieuwste webmateriaal doorzoeken, relevante resultaten extraheren en rangschikken, en taalmodellen voorzien van informatie die zowel actueel als contextueel relevant is, allemaal vanaf een lokaal gehoste server. De service integreert naadloos met populaire MCP-clients zoals Claude Desktop, Cursor en Goose, waardoor het eenvoudig is om webzoekmogelijkheden op aanvraag toe te voegen aan je AI-agent-workflows.
- Live webzoek
- Voer realtime zoekopdrachten uit op internet voor actuele informatie direct vanuit je LLM-vragen.
- Lokale privacy
- Alle zoek- en opvraagacties vinden lokaal plaats, wat volledige gegevensprivacy garandeert en geen lekken naar externe API's.
- Contextextractie
- Extraheert relevante markdown-content van webpagina's om AI-antwoorden te verrijken.
- Embeddings & ranking
- Gebruikt MediaPipe Text Embedder voor semantische embeddings en rangschikking van zoekresultaten op relevantie.
- Naadloze integratie
- Werkt met elke MCP-client die toolcalling ondersteunt, zoals Claude Desktop en Cursor.
Wat is mcp-local-rag
AI-agenten profiteren enorm van mcp-local-rag door het vermogen om het web te doorzoeken en de meest recente en relevante informatie op te halen, zelfs wanneer hun interne modellen verouderd zijn. Dit stelt agenten in staat om vragen te beantwoorden over actueel nieuws, pas gepubliceerde onderzoeken of andere tijdgevoelige onderwerpen, terwijl gebruikersprivacy behouden blijft en er geen afhankelijkheid is van cloud-API's.