AI-agent för MCP Memory Server
Integrera FlowHunt med mcp-rag-local Memory Server för att möjliggöra avancerad semantisk lagring och hämtning av textdata. Lås upp kraftfull kunskapshantering genom att använda Ollama för textinbäddningar och ChromaDB för högpresterande vektorsökning. Minns automatiskt dokument, PDF:er och konversationsinmatningar för omedelbar och relevant åtkomst som går bortom enkel sökning på nyckelord.
Smidig semantisk memorering
Lagra och hämta information baserat på semantisk betydelse, inte bara nyckelord. Minns omedelbart enskilda texter, flera poster eller hela PDF-dokument – vilket gör företagskunskap verkligen tillgänglig och användbar.
- Semantisk minneslagring.
- Lagra och hämta textavsnitt baserat på betydelse med hjälp av toppmodern inbäddning.
- PDF & massmemorering.
- Minns enkelt innehåll från PDF-filer och stora textmängder i delar.
- Konversationell kunskapsuppladdning.
- Dela upp och memorera stora texter interaktivt via naturligt språklig konversation med AI:n.
- Omedelbar likhetssökning.
- Hämta de mest relevanta kunskapsfragmenten för varje fråga i realtid.
Kraftfull vektordatabasintegration
Hantera, inspektera och sök lagrad kunskap sömlöst med inbyggd ChromaDB-vektordatabas och administratörsgränssnitt. Få detaljerad kontroll för minneshantering i företagsskala.
- ChromaDB Admin GUI.
- Bläddra, sök och hantera din vektorminnesdatabas från ett intuitivt webbgränssnitt.
- Enkel installation & konfiguration.
- Smidig installation med Docker Compose och enkel konfiguration för snabb integration.
Naturlig språkbaserad kunskapsåtkomst
Ställ frågor på vanligt språk och AI-agenten returnerar den mest relevanta lagrade kunskapen, komplett med kontext och relevanspoäng. Gör företagsminnet konversationellt och användarvänligt.
- Konversationell hämtning.
- Ställ frågor till minneservern och få kontextberikade svar, inte bara rådata.
- Relevansbaserat resultat.
- Ta emot resultat rankade efter semantisk relevans, så att du alltid får bästa träff.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga minneserver (mcp-rag-local) MCP-integrationverktyg
Följande verktyg finns tillgängliga som del av Memory Server (mcp-rag-local) MCP-integration:
- memorize_text
Lagra en enskild text för framtida semantisk åtkomst baserat på betydelse.
- memorize_multiple_texts
Lagra flera texter samtidigt, vilket möjliggör batchlagring för effektiv återhämtning.
- memorize_pdf_file
Extraherar text från en PDF-fil, delar upp den och lagrar alla segment för senare semantisk åtkomst.
- retrieve_similar_texts
Hitta och returnera de mest relevanta lagrade texterna för en given fråga med semantisk sökning.
Smidig semantisk minneshantering med MCP RAG Local
Lagra och hämta kunskap baserat på betydelse, inte bara nyckelord. Prova smidig PDF-indelning, kraftfull sökning och intuitiv minneshantering med vår open source-minneserver – drivs av Ollama och ChromaDB.
Vad är mcp-local-rag
mcp-local-rag är en öppen källkods-server för Model Context Protocol (MCP) utvecklad av Nikhil Kapila och tillgänglig på LobeHub. Den är utformad för att utföra lokala Retrieval-Augmented Generation (RAG)-sökningar på användarfrågor utan att kräva externa datafiler eller API:er. Istället utför mcp-local-rag direkta webbsökningar, extraherar relevant kontext och returnerar det till stora språkmodeller (LLM:s), som Claude, i realtid. Detta gör att LLM:s kan besvara frågor med uppdaterad information från webben, även om den inte ingår i deras träningsdata. Servern är enkel att installera via Docker eller uvx-kommandot och stöder integration med olika MCP-kompatibla klienter, vilket gör den idealisk för användare som vill ha integritet, kontroll och färsk kunskap direkt från den lokala miljön.
Funktioner
Vad vi kan göra med mcp-local-rag
mcp-local-rag ger användare och utvecklare möjligheten att utföra webbaserad retrieval-augmented generation lokalt. Det låter AI-modeller hämta, extrahera och använda den senaste informationen från internet dynamiskt, vilket säkerställer att svaren alltid är aktuella och relevanta. Integrationen är sömlös med stora MCP-klienter, och tjänsten prioriterar integritet genom att undvika tredjeparts-API:er.
- Live Web Search
- Utför direktsökningar på internet för uppdaterad information.
- Context Extraction
- Extrahera automatiskt relevant kontext från sökresultat för att förbättra AI-svar.
- Private & Local
- Kör allt lokalt, så att dina data och frågor förblir privata – inga externa API:er behövs.
- Seamless Client Integration
- Kompatibel med populära MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor och Goose.
- Easy Installation
- Distribuera snabbt med Docker eller uvx-kommandot med minimal konfiguration.
Hur AI-agenter drar nytta av mcp-local-rag
AI-agenter som använder mcp-local-rag får möjlighet att komma åt och använda färsk, verklig information genom att utföra direkta webbsökningar och extrahera kontext vid behov. Det utökar deras kunskapsbas långt bortom statiska träningsdata och gör det möjligt att besvara tidskänsliga eller nya frågor korrekt. Genom att köras lokalt säkerställer mcp-local-rag också större integritet, kontroll och tillförlitlighet för AI-drivna arbetsflöden.