AI-agent for MCP Memory Server
Integrer FlowHunt med mcp-rag-local Memory Server for å muliggjøre avansert semantisk lagring og gjenfinning av tekstdata. Lås opp kraftig kunnskapsforvaltning ved å bruke Ollama for tekst-embedding og ChromaDB for høyytelses vektorsøk. Minn automatisk dokumenter, PDF-er og samtalebidrag for umiddelbar og relevant gjenfinning som går forbi enkelt nøkkelord-søk.
Enkel semantisk memorering
Lagre og hent informasjon basert på semantisk mening, ikke bare nøkkelord. Minn øyeblikkelig enkelttekster, flere oppføringer eller hele PDF-dokumenter—gjør bedriftens kunnskap virkelig tilgjengelig og handlingsbar.
- Semantisk minnelagring.
- Lagre og hent tekstpassasjer basert på mening ved hjelp av banebrytende embedding-teknologi.
- PDF- & masse-memorering.
- Minn enkelt innholdet i PDF-filer og store tekstmengder i biter.
- Samtalebasert kunnskapsopplasting.
- Del opp og memorer store tekster interaktivt gjennom naturlig samtale med AI-en.
- Umiddelbart likhetssøk.
- Hent de mest relevante kunnskapssnuttene for ethvert spørsmål i sanntid.
Kraftig vektordatabase-integrasjon
Administrer, inspiser og søk sømløst i lagret kunnskap med innebygd ChromaDB vektordatabase og admin-GUI. Få detaljert kontroll for minnehåndtering i bedriftsskala.
- ChromaDB admin-GUI.
- Bla, søk og administrer din vektor-minnedatabase fra et intuitivt webgrensesnitt.
- Enkel oppsett og konfigurasjon.
- Strømlinjeformet utrulling med Docker Compose og enkel konfig for rask integrasjon.
Naturlig språkbasert kunnskapshenting
Still spørsmål på vanlig norsk og AI-agenten returnerer den mest relevante lagrede kunnskapen, komplett med kontekst og relevansscore. Gjør bedriftens minne samtalebasert og brukervennlig.
- Samtalebasert henting.
- Spørr minneserveren og få kontekstrike svar, ikke bare rådata.
- Relevansbasert utdata.
- Få resultater rangert etter semantisk relevans, slik at du alltid får det beste treffet.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige Memory Server (mcp-rag-local) MCP-integrasjonsverktøy
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Memory Server (mcp-rag-local) MCP-integrasjonen:
- memorize_text
Lagre en enkelt tekstpassasje for fremtidig semantisk gjenfinning basert på mening.
- memorize_multiple_texts
Lagre flere tekstpassasjer samtidig, og muliggjør batch-lagring av minner for effektiv gjenfinning.
- memorize_pdf_file
Ekstraherer tekst fra en PDF-fil, deler den opp og lagrer alle segmenter for senere semantisk gjenfinning.
- retrieve_similar_texts
Finn og returner de mest relevante lagrede tekstene for en gitt forespørsel ved hjelp av semantisk likhetssøk.
Enkel semantisk minne med MCP RAG Local
Lagre og hent kunnskap basert på mening, ikke bare nøkkelord. Prøv sømløs PDF-deling, kraftig søk og intuitiv minnehåndtering med vår open source-minneserver—drevet av Ollama og ChromaDB.
Hva er mcp-local-rag
mcp-local-rag er en åpen kildekode Model Context Protocol (MCP)-server utviklet av Nikhil Kapila og tilgjengelig på LobeHub. Den er designet for å utføre lokale Retrieval-Augmented Generation (RAG)-søk på brukerforespørsler uten behov for eksterne datafiler eller API-er. I stedet utfører mcp-local-rag live nettsøk, trekker ut relevant kontekst og returnerer det til store språkmodeller (LLMs), som Claude, i sanntid. Dette gjør det mulig for LLM-er å svare på spørsmål med oppdatert informasjon fra nettet, selv om den informasjonen ikke er inkludert i treningsdataene. Serveren er enkel å installere ved bruk av Docker eller uvx-kommandoen og støtter integrasjon med ulike MCP-kompatible klienter, noe som gjør den ideell for brukere som ønsker personvern, kontroll og fersk kunnskap direkte fra sitt lokale miljø.
Egenskaper
Hva vi kan gjøre med mcp-local-rag
mcp-local-rag gir brukere og utviklere muligheten til å utføre nettbasert retrieval-augmented generation lokalt. Den lar AI-modeller hente, trekke ut og bruke den nyeste informasjonen fra internett dynamisk, slik at svar alltid er oppdaterte og relevante. Integrasjon skjer sømløst med store MCP-klienter, og tjenesten prioriterer personvern ved å unngå tredjeparts API-er.
- Live nettsøk
- Utfør sanntidssøk på internett for oppdatert informasjon.
- Kontekstekstraksjon
- Trekk ut relevant kontekst fra søkeresultatene automatisk for å berike AI-svar.
- Privat & lokalt
- Kjør alt lokalt, slik at dine data og spørsmål forblir private—ingen eksterne API-er trengs.
- Sømløs klientintegrasjon
- Kompatibel med populære MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Goose.
- Enkel installasjon
- Rask utrulling med Docker eller uvx-kommandoen med minimal konfigurasjon.
Hvordan AI-agenter drar nytte av mcp-local-rag
AI-agenter som bruker mcp-local-rag får mulighet til å få tilgang til og bruke fersk, reell informasjon ved å utføre live nettsøk og trekke ut kontekst på forespørsel. Dette utvider kunnskapsbasen deres dramatisk utover statiske treningsdata, og gjør at de kan besvare tidskritiske eller nye spørsmål nøyaktig. Ved å kjøre lokalt sikrer mcp-local-rag også større personvern, kontroll og pålitelighet for AI-drevne arbeidsflyter.