AI-Agent för mcp-local-rag
Integrera mcp-local-rag, ett lokalt Retrieval-Augmented Generation (RAG)-verktyg, sömlöst med dina arbetsflöden. Möjliggör för dina AI-modeller att utföra live webbsökningar, extrahera och bädda in färsk kontextuell information, samt svara med uppdaterad kunskap—allt utan att förlita sig på externa API:er. Höj noggrannhet, integritet och kontroll för dina AI-drivna applikationer med denna lättviktiga, öppna MCP-server.
Realtids lokal webbsöknings-AI
Stärk dina Large Language Models (LLMs) med realtids-, integritetsfokuserad webbsökning via mcp-local-rag. Denna integration gör det möjligt för AI att hämta, bädda in och kontextualisera uppdaterad onlineinformation—lokalt och säkert. Inga tredjeparts-API:er behövs.
- Live webbsökning.
- Hämtar information i realtid direkt från webben med hjälp av DuckDuckGo—inga API-nycklar krävs.
- Integritet först.
- Körs helt lokalt, vilket säkerställer att känsliga frågor och data aldrig lämnar din miljö.
- Kontextuell inbäddning.
- Använder Googles MediaPipe Text Embedder för att vektorisera och rangordna sökresultat för mycket relevant kontext.
- Sömlös LLM-integration.
- Fungerar direkt med ledande MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor och Goose för smidig verktygsanrop.
Flexibel, säker distribution
Distribuera mcp-local-rag på ditt sätt—kör direkt via Python eller i en Docker-container för maximal kompatibilitet och säkerhet. Automatiserade säkerhetsgranskningar ser till att du förblir kompatibel och skyddad.
- Docker-stöd.
- Distribuera med ett enda kommando med Docker för snabba, isolerade och repeterbara installationer.
- Regelbundna säkerhetsgranskningar.
- Verifierad av MseeP med aktuella offentliga granskningsrapporter för sinnesro.
- Enkel konfiguration.
- Enkel integration med din MCP-serverkonfiguration—ingen komplicerad installation krävs.
Öppen källkod, communitydrivet
Byggd under MIT-licensen är mcp-local-rag öppen för bidrag och förbättringar från AI-praktiker världen över. Gå med i en växande community med fokus på integritet, transparens och innovation.
- Community-stöd.
- Issue- och pull-begäran välkomnas—driv nya funktioner och förbättringar tillsammans.
- MIT-licensierad.
- Öppen källkodsgrund med flexibel, affärsvänlig licensiering.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga mcp-local-rag MCP-integration-verktyg
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av mcp-local-rag MCP-integrationen:
- search_web
Sök på webben i realtid och hämta relevant information och kontext för dina frågor med hjälp av DuckDuckGo och innehållsextrahering.
Kör en privat, realtids webbsöknings-RAG lokalt
Prova mcp-local-rag: en lättviktig, API-fri Retrieval Augmented Generation (RAG)-server som ger färsk webkontext till din LLM, direkt från din egen maskin. Sök, hämta och bädda in live-data—utan externa API:er.
Vad är mcp-local-rag
mcp-local-rag är en öppen, lokal serverimplementering av ett Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system utformat för användning med Model Context Protocol (MCP)-klienter och språkmodeller. Projektet fungerar som en 'primitiv' RAG-liknande webbsökningsmodell-kontextprotokollserver som körs helt på din egen maskin—inga API:er eller externa molntjänster behövs. Det möjliggör för språkmodeller att göra live webbsökningar, hämta realtidsinformation och tillhandahålla uppdaterad kontext för LLM-frågor direkt från internet. Systemet fungerar genom att söka på webben via DuckDuckGo, extrahera relevant innehåll, generera inbäddningar med Googles MediaPipe Text Embedder och rangordna de mest relevanta resultaten, som sedan returneras som markdown-innehåll för språkmodeller att bearbeta. Detta verktyg är särskilt användbart för användare som prioriterar integritet, vill ha full kontroll över sina data eller behöver uppdaterad information integrerad i sina AI-arbetsflöden.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med mcp-local-rag
mcp-local-rag möjliggör kraftfull, realtidsdatahämtning och kontextförstärkning för AI-modeller utan att förlita sig på tredjeparts-API:er. Användare kan söka bland det senaste webbinnehållet, extrahera och rangordna relevanta resultat samt ge språkmodeller information som både är aktuell och kontextuellt medveten—allt från en lokalt hostad server. Tjänsten integreras sömlöst med populära MCP-klienter såsom Claude Desktop, Cursor och Goose, vilket gör det enkelt att lägga till webbsökningsfunktioner på begäran till dina AI-agentarbetsflöden.
- Live webbsökning
- Utför realtidssökningar på internet för uppdaterad information direkt från dina LLM-frågor.
- Lokal integritet
- Alla sök- och hämtoperationer sker lokalt, vilket säkerställer full dataintegritet och inga läckor till tredjeparts-API:er.
- Kontextextraktion
- Extraherar relevant markdown-innehåll från webbsidor för att berika AI-genererade svar.
- Inbäddningar & rangordning
- Använder MediaPipe Text Embedder för att skapa semantiska inbäddningar och rangordna sökresultat för relevans.
- Sömlös integration
- Fungerar med alla MCP-klienter som stöder verktygsanrop, såsom Claude Desktop och Cursor.
Vad är mcp-local-rag
AI-agenter gynnas stort av mcp-local-rag genom att få möjlighet att söka på webben och hämta den senaste och mest relevanta informationen, även när deras interna modeller är inaktuella. Detta gör det möjligt för agenter att svara på frågor om senaste nyheter, nyligen publicerad forskning eller andra tidskänsliga ämnen, allt medan användarens integritet bibehålls och utan beroende av moln-API:er.