Minimalistická ilustrácia AI integrácie lokálneho RAG vyhľadávania na webe

AI agent pre mcp-local-rag

Integrujte mcp-local-rag, lokálny Retrieval-Augmented Generation (RAG) nástroj, bez problémov do svojich workflowov. Umožnite svojim AI modelom vykonávať živé vyhľadávanie na webe, získavať a vkladať čerstvé kontextové informácie a odpovedať s aktuálnymi znalosťami – to všetko bez potreby externých API. Zvýšte presnosť, súkromie a kontrolu pre vaše AI aplikácie pomocou tohto ľahkého, open-source MCP servera.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Minimalistické AI vyhľadávanie na webe s kontextovou extrakciou

Lokálne AI vyhľadávanie na webe v reálnom čase

Posilnite svoje veľké jazykové modely (LLM) pomocou vyhľadávania na webe v reálnom čase so zameraním na súkromie cez mcp-local-rag. Táto integrácia umožňuje AI načítavať, vkladať a kontextualizovať aktuálne informácie online – lokálne a bezpečne. Nie sú potrebné žiadne API tretích strán.

Živé vyhľadávanie na webe.
Získava najaktuálnejšie informácie priamo z webu pomocou DuckDuckGo – bez potreby API kľúčov.
Súkromie na prvom mieste.
Beží výhradne lokálne, čím zabezpečí, že citlivé dotazy a dáta nikdy neopustia vaše prostredie.
Kontextové vkladanie.
Používa MediaPipe Text Embedder od Google na vektorizáciu a hodnotenie výsledkov vyhľadávania pre vysoko relevantný kontext.
Bezproblémová integrácia LLM.
Funguje okamžite s poprednými MCP klientmi ako Claude Desktop, Cursor či Goose pre jednoduché využitie nástrojov.
Minimalistický bezpečný server a AI nasadenie v Dockeri

Flexibilné a bezpečné nasadenie

Nasadte mcp-local-rag podľa vašich potrieb – spustite priamo cez Python alebo v Docker kontejnery pre maximálnu kompatibilitu a bezpečnosť. Automatizované bezpečnostné audity vám zabezpečia súlad a ochranu.

Podpora Dockeru.
Nasadenie jediným príkazom cez Docker pre rýchle, izolované a opakovateľné inštalácie.
Pravidelné bezpečnostné audity.
Overené spoločnosťou MseeP s aktuálnymi verejnými správami z auditov pre vašu istotu.
Jednoduchá konfigurácia.
Jednoduchá integrácia s konfiguráciou MCP servera – žiadne zložité nastavenie.
Minimalistická ilustrácia open-source AI integrácie

Open Source, poháňané komunitou

Vytvorené pod licenciou MIT, mcp-local-rag je otvorené pre príspevky a vylepšenia od AI odborníkov z celého sveta. Pridajte sa k rastúcej komunite zameranej na súkromie, transparentnosť a inovácie.

Podpora komunity.
Issues a pull requesty sú vítané – posúvajte nové vlastnosti a vylepšenia spoločne.
MIT licencia.
Open-source základ s flexibilnou, pre podnikanie priateľskou licenciou.

MCP INTEGRÁCIA

Dostupné MCP integračné nástroje mcp-local-rag

Nasledujúce nástroje sú dostupné ako súčasť MCP integrácie mcp-local-rag:

search_web

Vyhľadávajte na webe v reálnom čase a získavajte relevantné informácie a kontext pre vaše dotazy pomocou DuckDuckGo a extrakcie obsahu.

Prevádzkujte súkromné RAG vyhľadávanie na webe v reálnom čase lokálne

Vyskúšajte mcp-local-rag: ľahký RAG server bez API, ktorý prináša čerstvý webový kontext pre váš LLM priamo z vášho počítača. Vyhľadávajte, získavajte a vkladajte živé dáta – bez externých API.

mcp-local-rag GitHub landing page

Čo je mcp-local-rag

mcp-local-rag je open-source, lokálna serverová implementácia Retrieval-Augmented Generation (RAG) systému navrhnutá pre použitie s klientmi Model Context Protocol (MCP) a jazykovými modelmi. Projekt funguje ako 'primitívny' RAG-typ servera Model Context Protocol na vyhľadávanie na webe, ktorý beží výhradne na vašom vlastnom zariadení – nie sú potrebné žiadne API ani cloudové služby. Umožňuje jazykovým modelom vykonávať živé vyhľadávanie na webe, získavať informácie v reálnom čase a poskytovať aktuálny kontext pre LLM dotazy priamo z internetu. Systém vyhľadáva na webe cez DuckDuckGo, extrahuje relevantný obsah, generuje embeddingy pomocou MediaPipe Text Embedder od Google a zoradí najrelevantnejšie výsledky, ktoré sú následne vrátené ako markdown obsah na spracovanie jazykovými modelmi. Tento nástroj je obzvlášť užitočný pre používateľov, ktorí kladú dôraz na súkromie, chcú úplnú kontrolu nad svojimi dátami alebo potrebujú aktuálne informácie integrované do svojich AI workflowov.

Schopnosti

Čo dokážeme s mcp-local-rag

mcp-local-rag umožňuje silné získavanie dát a rozšírenie kontextu pre AI modely v reálnom čase bez závislosti na API tretích strán. Používatelia môžu vyhľadávať najnovší webový obsah, extrahovať a hodnotiť relevantné výsledky a poskytovať jazykovým modelom informácie, ktoré sú aktuálne a kontextovo relevantné – to všetko z lokálne hosťovaného servera. Služba je bezproblémovo integrovaná s populárnymi MCP klientmi ako Claude Desktop, Cursor a Goose, vďaka čomu je jednoduché pridať funkciu vyhľadávania na požiadanie do workflowov vašich AI agentov.

Živé vyhľadávanie na webe
Vykonávajte vyhľadávania na internete v reálnom čase pre aktuálne informácie priamo z vašich LLM dotazov.
Lokálne súkromie
Všetky vyhľadávacie a získavacie operácie prebiehajú lokálne, čím je zaistené úplné súkromie dát a žiadne úniky k API tretích strán.
Extrakcia kontextu
Extrahuje relevantný markdown obsah z webstránok a obohacuje AI generované odpovede.
Embeddingy & hodnotenie
Používa MediaPipe Text Embedder na tvorbu sémantických embeddingov a hodnotenie výsledkov vyhľadávania podľa relevantnosti.
Bezproblémová integrácia
Funguje s akýmkoľvek MCP klientom podporujúcim volanie nástrojov, ako sú Claude Desktop a Cursor.
vektorizovaný server a ai agent

Čo je mcp-local-rag

AI agenti výrazne profitujú z mcp-local-rag tým, že získajú schopnosť vyhľadávať na webe a získavať najnovšie a najrelevantnejšie informácie, aj keď sú ich interné modely zastarané. To umožňuje agentom odpovedať na otázky o aktuálnych udalostiach, novo publikovanom výskume alebo iných časovo citlivých témach, pričom je zachované súkromie používateľa a nie je potrebná závislosť na cloudových API.