Anlamsal bellek sunucusu entegrasyonu için minimalist vektör SaaS konsepti

MCP Bellek Sunucusu için Yapay Zeka Aracısı

FlowHunt’u mcp-rag-local Bellek Sunucusu ile entegre ederek metin verilerinin gelişmiş anlamsal depolanmasını ve alınmasını sağlayın. Metin gömme için Ollama’dan ve yüksek performanslı vektör benzerliği araması için ChromaDB’den faydalanarak güçlü bilgi yönetiminin kilidini açın. Belgeleri, PDF’leri ve konuşma girdilerini otomatik olarak ezberleyin ve anahtar kelime eşleşmesinin ötesinde anında ilgili hatırlama sağlayın.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Anlamsal metin depolama için minimalist vektör konsepti

Zahmetsiz Anlamsal Ezberleme

Bilgileri sadece anahtar kelimelere göre değil, anlamsal anlamına göre depolayın ve alın. Tek bir metni, birden fazla girdiyi veya tüm PDF belgelerini anında ezberleyin—kurumsal bilgiyi gerçekten erişilebilir ve uygulanabilir hale getirin.

Anlamsal Bellek Depolama.
En son gömme teknikleriyle metin pasajlarını anlamına göre depolayın ve alın.
PDF & Toplu Ezberleme.
PDF dosyalarının ve büyük metinlerin içeriğini zahmetsizce parçalara ayırarak ezberleyin.
Konuşma Yoluyla Bilgi Yükleme.
Yapay zekayla doğal dilde sohbet ederek büyük metinleri etkileşimli olarak parçalara ayırın ve ezberleyin.
Anında Benzerlik Araması.
Herhangi bir sorgu için en alakalı bilgi parçalarını gerçek zamanlı olarak alın.
Vektör veritabanı yönetici arayüzü konsept vektörü

Güçlü Vektör Veritabanı Entegrasyonu

Dahili ChromaDB vektör veritabanı ve yönetici arayüzü ile depolanan bilgileri sorunsuzca yönetin, inceleyin ve arayın. Kurumsal ölçekli hafıza yönetimi için ayrıntılı kontrol kazanın.

ChromaDB Yönetici Arayüzü.
Vektör bellek veritabanınızı sezgisel bir web arayüzünden gözden geçirin, arayın ve yönetin.
Kolay Kurulum & Yapılandırma.
Docker Compose ile hızlı entegrasyon için basit yapılandırma ve kolay dağıtım.
Konuşmalı bilgi alma vektör konsepti

Doğal Dil ile Bilgiye Erişim

Sorularınızı sade Türkçe ile sorun, yapay zeka aracısı en alakalı depolanmış bilgileri bağlamı ve alaka skoru ile birlikte size sunar. Kurumsal belleği konuşmaya dayalı ve kullanıcı dostu hale getirin.

Konuşmalı Bilgi Alma.
Bellek sunucusuna doğal dilde sorgu gönderin ve bağlam açısından zengin yanıtlar alın.
Alaka Skoruna Göre Sonuçlar.
Sonuçlar anlamsal alaka düzeyine göre sıralanır ve her zaman en iyi eşleşmeyi almanızı sağlar.

MCP ENTEGRASYONU

Mevcut Bellek Sunucusu (mcp-rag-local) MCP Entegrasyon Araçları

Bellek Sunucusu (mcp-rag-local) MCP entegrasyonu kapsamında şu araçlar kullanılabilir:

memorize_text

Gelecekte anlamına göre anlamsal olarak alınmak üzere tek bir metin parçası depolar.

memorize_multiple_texts

Birden fazla metin parçasını aynı anda depolar, toplu bellek saklama ile verimli erişim sağlar.

memorize_pdf_file

Bir PDF dosyasındaki metni ayıklar, parçalara böler ve tüm segmentleri daha sonra anlamsal olarak almak için depolar.

retrieve_similar_texts

Bir sorgu için en alakalı depolanmış metinleri anlamsal benzerlik aramasıyla bulur ve döndürür.

MCP RAG Local ile Zahmetsiz Anlamsal Bellek

Bilgiyi sadece anahtar kelimelerle değil, anlamıyla saklayın ve alın. Açık kaynaklı bellek sunucumuzla sorunsuz PDF parçalama, güçlü arama ve sezgisel bellek yönetimini deneyin—Ollama ve ChromaDB tarafından desteklenmektedir.

mcp-local-rag LobeHub açılış sayfası

mcp-local-rag nedir

mcp-local-rag, Nikhil Kapila tarafından geliştirilen ve LobeHub'da bulunan açık kaynaklı bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Kullanıcı sorgularında yerel Retrieval-Augmented Generation (RAG) aramaları yapmak üzere tasarlanmıştır ve harici veri dosyaları veya API'lara ihtiyaç duymaz. Bunun yerine, mcp-local-rag canlı web aramaları gerçekleştirir, ilgili bağlamı çıkarır ve bunu Claude gibi Büyük Dil Modellerine (LLM) gerçek zamanlı olarak iletir. Bu sayede LLM'ler, eğitim verilerinde bulunmasa bile web'den güncel bilgileri kullanarak soruları cevaplayabilir. Sunucu, Docker veya uvx komutu ile kolayca kurulabilir ve çeşitli MCP uyumlu istemcilerle entegrasyonu destekler. Bu özellikleriyle, gizlilik, kontrol ve güncel bilgiye yerel ortamdan doğrudan erişim isteyen kullanıcılar için idealdir.

Yetenekler

mcp-local-rag ile Neler Yapabiliriz

mcp-local-rag, kullanıcı ve geliştiricilere web tabanlı retrieval-augmented generation işlemlerini yerel olarak gerçekleştirme imkanı sunar. Yapay zeka modellerinin internetteki en güncel bilgileri dinamik olarak alıp, ayıklayıp kullanmasını sağlar ve yanıtların daima güncel ve alakalı olmasını temin eder. Tüm büyük MCP istemcileriyle sorunsuz entegre olur ve üçüncü parti API'lara gerek olmadığından gizliliği ön planda tutar.

Canlı Web Araması
En güncel bilgiler için internette gerçek zamanlı arama yapın.
Bağlam Çıkarma
Arama sonuçlarından otomatik olarak ilgili bağlamı ayıklayarak yapay zeka yanıtlarını zenginleştirin.
Gizli & Yerel
Her şeyi yerel olarak çalıştırın, verileriniz ve sorgularınız gizli kalsın—harici API gerekmez.
Sorunsuz İstemci Entegrasyonu
Claude Desktop, Cursor ve Goose gibi popüler MCP istemcileriyle uyumlu.
Kolay Kurulum
Docker veya uvx komutu ile hızlı ve minimum yapılandırmayla dağıtın.
vektörize edilmiş sunucu ve yapay zeka aracısı

Yapay Zeka Aracılarının mcp-local-rag'dan Sağladığı Faydalar

mcp-local-rag kullanan yapay zeka aracılarının canlı web aramaları yaparak ve bağlamı anında çıkararak güncel ve gerçek dünyadan bilgiye erişip kullanma yeteneği olur. Bu, bilgi tabanlarını durağan eğitim verilerinin ötesine taşır ve zamana duyarlı veya yeni soruları doğru şekilde yanıtlamalarını sağlar. Yerel çalıştığı için mcp-local-rag, yapay zeka destekli iş akışları için daha fazla gizlilik, kontrol ve güvenilirlik de sunar.