Ilustração minimalista para integração de IA de busca web RAG local

Agente de IA para mcp-local-rag

Integre o mcp-local-rag, uma ferramenta local de Recuperação Aumentada por Geração (RAG), aos seus fluxos de trabalho. Permita que seus modelos de IA realizem buscas web ao vivo, extraiam e processem informações contextuais atualizadas, e respondam com conhecimento recente—tudo sem depender de APIs externas. Aumente precisão, privacidade e controle para suas aplicações de IA com este servidor MCP leve e open source.

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Busca web de IA minimalista com extração contextual

Busca Web Local em Tempo Real com IA

Potencialize seus Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) com busca web em tempo real e focada em privacidade através do mcp-local-rag. Esta integração permite que a IA busque, processe e contextualize informações atuais online—de forma local e segura. Sem necessidade de APIs de terceiros.

Busca Web ao Vivo.
Busca informações atualizadas diretamente da web usando DuckDuckGo—sem necessidade de chaves de API.
Privacidade em Primeiro Lugar.
Roda totalmente local, garantindo que consultas e dados sensíveis nunca saem do seu ambiente.
Embedding Contextual.
Usa o MediaPipe Text Embedder do Google para vetorizar e ranquear resultados de busca por contexto altamente relevante.
Integração Transparente com LLM.
Funciona imediatamente com principais clientes MCP como Claude Desktop, Cursor e Goose para uso facilitado.
Servidor seguro minimalista e implantação de IA com Docker

Implantação Flexível e Segura

Implemente o mcp-local-rag do seu jeito—rode diretamente via Python ou em um container Docker para máxima compatibilidade e segurança. Auditorias automáticas de segurança garantem conformidade e proteção.

Suporte a Docker.
Implemente com um único comando usando Docker para setups rápidos, isolados e repetíveis.
Auditorias Regulares de Segurança.
Verificado pela MseeP com relatórios públicos de auditoria atualizados para sua tranquilidade.
Configuração Fácil.
Integração simples com a configuração do seu servidor MCP—sem necessidade de setups complexos.
Ilustração minimalista para integração de IA open source

Open Source e Comunitário

Desenvolvido sob a Licença MIT, o mcp-local-rag é aberto a contribuições e melhorias de profissionais de IA do mundo todo. Junte-se a uma comunidade crescente focada em privacidade, transparência e inovação.

Suporte Comunitário.
Issues e pull requests são bem-vindos—construa juntos novas funcionalidades e melhorias.
Licença MIT.
Base open source com licença flexível e amigável para negócios.

INTEGRAÇÃO MCP

Ferramentas MCP Disponíveis para mcp-local-rag

As seguintes ferramentas estão disponíveis como parte da integração MCP do mcp-local-rag:

search_web

Busque na web em tempo real e recupere informações e contexto relevantes para suas consultas usando DuckDuckGo e extração de conteúdo.

Execute uma Busca Web RAG Local, Privada e em Tempo Real

Experimente o mcp-local-rag: um servidor RAG leve, sem APIs, que traz contexto web atualizado para seu LLM, diretamente da sua própria máquina. Busque, colete e processe dados ao vivo—sem APIs externas.

Página inicial do GitHub do mcp-local-rag

O que é mcp-local-rag

O mcp-local-rag é uma implementação de servidor local, open source, de um sistema de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) projetado para uso com clientes Model Context Protocol (MCP) e modelos de linguagem. O projeto atua como um servidor de protocolo de contexto de modelo tipo RAG 'primitivo' para busca web, rodando inteiramente na sua própria máquina—sem APIs ou serviços de nuvem externos. Ele permite que modelos de linguagem realizem buscas web ao vivo, obtenham informações em tempo real e forneçam contexto atualizado para consultas LLM diretamente da internet. O sistema opera buscando na web via DuckDuckGo, extraindo conteúdos relevantes, gerando embeddings com o MediaPipe Text Embedder do Google, e ranqueando os resultados mais relevantes, que são então retornados como conteúdo markdown para processamento dos modelos de linguagem. Esta ferramenta é especialmente útil para usuários que priorizam privacidade, desejam controle total sobre seus dados ou precisam de informações atualizadas integradas aos fluxos de trabalho de IA.

Capacidades

O que podemos fazer com mcp-local-rag

O mcp-local-rag permite recuperação de dados poderosa e em tempo real e aumento de contexto para modelos de IA sem depender de APIs de terceiros. Usuários podem buscar os conteúdos mais recentes da web, extrair e ranquear resultados relevantes e fornecer aos modelos de linguagem informações atuais e contextualmente relevantes, tudo a partir de um servidor hospedado localmente. O serviço integra-se facilmente com clientes MCP populares como Claude Desktop, Cursor e Goose, facilitando a adição de buscas web sob demanda aos fluxos de trabalho de agentes de IA.

Busca web ao vivo
Realize buscas em tempo real na internet para obter informações atualizadas diretamente das suas consultas LLM.
Privacidade local
Todas as operações de busca e recuperação ocorrem localmente, garantindo total privacidade dos dados e sem vazamentos para APIs de terceiros.
Extração de contexto
Extrai conteúdo markdown relevante das páginas web para enriquecer respostas geradas pela IA.
Embeddings e ranqueamento
Utiliza MediaPipe Text Embedder para criar embeddings semânticos e ranquear resultados por relevância.
Integração transparente
Funciona com qualquer cliente MCP que suporte tool calling, como Claude Desktop e Cursor.
servidor vetorizado e agente de ia

O que é mcp-local-rag

Agentes de IA se beneficiam enormemente do mcp-local-rag ao ganhar a capacidade de buscar na web e recuperar as informações mais recentes e relevantes, mesmo quando seus modelos internos estão desatualizados. Isso permite que agentes respondam perguntas sobre notícias de última hora, pesquisas recém-publicadas ou outros tópicos sensíveis ao tempo, tudo mantendo a privacidade do usuário e operando sem dependência de APIs em nuvem.