Agent AI dla serwera pamięci MCP
Zintegruj FlowHunt z serwerem pamięci mcp-rag-local, aby uzyskać zaawansowane semantyczne przechowywanie i wyszukiwanie danych tekstowych. Odblokuj potężne zarządzanie wiedzą, wykorzystując Ollama do osadzania tekstu oraz ChromaDB do szybkiego wyszukiwania podobieństw wektorowych. Automatycznie zapamiętuj dokumenty, pliki PDF oraz wejścia z rozmów w celu natychmiastowego, trafnego przywoływania wykraczającego poza proste dopasowanie słów kluczowych.
Bezproblemowa semantyczna memoracja
Przechowuj i wyszukuj informacje na podstawie znaczenia semantycznego, a nie tylko słów kluczowych. Natychmiast zapamiętuj pojedyncze teksty, wiele wpisów lub całe dokumenty PDF — czyniąc wiedzę firmową naprawdę dostępną i użyteczną.
- Semantyczna pamięć masowa.
- Przechowuj i wyszukuj fragmenty tekstu na podstawie znaczenia, korzystając z nowoczesnych osadzeń.
- PDF i masowa memoracja.
- Łatwo zapamiętuj zawartość plików PDF i duże partie tekstu w segmentach.
- Konwersacyjny upload wiedzy.
- Interaktywnie dziel i zapamiętuj duże teksty za pomocą konwersacji w języku naturalnym z AI.
- Natychmiastowe wyszukiwanie podobieństw.
- Wyszukuj najbardziej trafne fragmenty wiedzy dla dowolnego zapytania w czasie rzeczywistym.
Potężna integracja z bazą danych wektorowych
Zarządzaj, przeglądaj i wyszukuj przechowywaną wiedzę bezproblemowo dzięki wbudowanej bazie danych wektorowych ChromaDB i panelowi administracyjnemu. Zyskaj szczegółową kontrolę nad pamięcią na skalę przedsiębiorstwa.
- ChromaDB Admin GUI.
- Przeglądaj, wyszukuj i zarządzaj swoją bazą pamięci wektorowej z intuicyjnego interfejsu webowego.
- Łatwa instalacja i konfiguracja.
- Uproszczone wdrożenie dzięki Docker Compose i prostej konfiguracji dla szybkiej integracji.
Przywoływanie wiedzy w języku naturalnym
Zadawaj pytania po polsku, a agent AI zwróci najbardziej trafną przechowywaną wiedzę wraz z kontekstem i oceną trafności. Spraw, aby firmowa pamięć była konwersacyjna i przyjazna użytkownikowi.
- Konwersacyjne przywoływanie.
- Wyszukuj w serwerze pamięci i otrzymuj odpowiedzi bogate w kontekst, a nie tylko surowe dane.
- Wyniki oparte na trafności.
- Otrzymuj wyniki posortowane według trafności semantycznej, by zawsze uzyskać najlepsze dopasowanie.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracyjne Memory Server (mcp-rag-local) MCP
Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji Memory Server (mcp-rag-local) MCP:
- memorize_text
Zapisz pojedynczy fragment tekstu do przyszłego wyszukiwania semantycznego na podstawie znaczenia.
- memorize_multiple_texts
Zapisz jednocześnie kilka fragmentów tekstu, umożliwiając efektywne grupowe przechowywanie pamięci.
- memorize_pdf_file
Wyodrębnia tekst z pliku PDF, dzieli go na segmenty i zapisuje wszystkie fragmenty do późniejszego wyszukania semantycznego.
- retrieve_similar_texts
Znajduje i zwraca najbardziej trafne zapisane teksty dla danego zapytania, korzystając z wyszukiwania podobieństwa semantycznego.
Bezproblemowa semantyczna pamięć z MCP RAG Local
Przechowuj i wyszukuj wiedzę według znaczenia, nie tylko słów kluczowych. Wypróbuj bezproblemowe dzielenie PDF, potężne wyszukiwanie i intuicyjne zarządzanie pamięcią z naszym otwartym serwerem pamięci — zasilanym przez Ollama i ChromaDB.
Czym jest mcp-local-rag
mcp-local-rag to otwartoźródłowy serwer Model Context Protocol (MCP) opracowany przez Nikhila Kapilę i dostępny na LobeHub. Został zaprojektowany do lokalnego wykonywania wyszukiwań Retrieval-Augmented Generation (RAG) na podstawie zapytań użytkownika bez konieczności korzystania z zewnętrznych plików danych lub API. Zamiast tego mcp-local-rag wykonuje na żywo wyszukiwania w sieci, wyodrębnia istotny kontekst i przekazuje go w czasie rzeczywistym do dużych modeli językowych (LLM), takich jak Claude. Dzięki temu LLM mogą odpowiadać na pytania, korzystając z aktualnych informacji z internetu, nawet jeśli nie zostały one zawarte w ich danych treningowych. Serwer jest łatwy w instalacji przy użyciu Dockera lub polecenia uvx i obsługuje integrację z różnymi klientami zgodnymi z MCP, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osób ceniących prywatność, kontrolę i aktualną wiedzę bezpośrednio z lokalnego środowiska.
Możliwości
Co możemy zrobić z mcp-local-rag
mcp-local-rag umożliwia użytkownikom i deweloperom lokalne wykonywanie wyszukiwań Retrieval-Augmented Generation z wykorzystaniem internetu. Pozwala modelom AI dynamicznie pobierać, wyodrębniać i wykorzystywać najnowsze informacje z sieci, zapewniając, że odpowiedzi są zawsze aktualne i trafne. Integracja jest bezproblemowa z głównymi klientami MCP, a usługa stawia na prywatność dzięki rezygnacji z zewnętrznych API.
- Wyszukiwanie na żywo w sieci
- Wykonuj wyszukiwania w czasie rzeczywistym w internecie, aby uzyskać aktualne informacje.
- Ekstrakcja kontekstu
- Automatycznie pobieraj istotny kontekst z wyników wyszukiwania, by wzbogacić odpowiedzi AI.
- Prywatność i lokalność
- Uruchamiaj wszystko lokalnie — Twoje dane i zapytania pozostają prywatne, bez potrzeby zewnętrznych API.
- Bezproblemowa integracja z klientami
- Kompatybilność z popularnymi klientami MCP, takimi jak Claude Desktop, Cursor i Goose.
- Łatwa instalacja
- Szybkie wdrożenie przy użyciu Dockera lub polecenia uvx przy minimalnej konfiguracji.
Korzyści agentów AI z mcp-local-rag
Agenci AI korzystający z mcp-local-rag zyskują możliwość dostępu do aktualnych, rzeczywistych informacji poprzez wykonywanie na żywo wyszukiwań internetowych i wyodrębnianie kontekstu na żądanie. Znacząco rozszerza to ich bazę wiedzy poza statyczne dane treningowe, umożliwiając trafne odpowiedzi na pytania zależne od czasu lub zupełnie nowe. Dzięki lokalnemu działaniu mcp-local-rag zapewnia także większą prywatność, kontrolę i niezawodność dla przepływów pracy wspieranych przez AI.