MCP 메모리 서버용 AI 에이전트

FlowHunt를 mcp-rag-local 메모리 서버와 연동하여 텍스트 데이터의 고급 의미 저장 및 검색을 활성화하세요. Ollama를 활용한 텍스트 임베딩과 ChromaDB의 고성능 벡터 유사성 검색을 통해 강력한 지식 관리를 실현합니다. 문서, PDF, 대화 입력을 자동으로 기억하여 단순 키워드 매칭을 넘어서는 즉각적이고 관련성 높은 검색이 가능합니다.

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손쉬운 의미 기반 암기

키워드가 아닌 의미에 따라 정보를 저장하고 검색하세요. 단일 텍스트, 여러 항목, 또는 전체 PDF 문서를 즉시 암기하여 기업 지식을 진정으로 활용 가능하고 실천적으로 만듭니다.

의미 기반 메모리 저장.: 최첨단 임베딩을 사용하여 텍스트 구절을 의미에 따라 저장하고 검색하세요.
PDF 및 대량 암기.: PDF 파일과 대용량 텍스트를 청크 단위로 손쉽게 암기하세요.
대화형 지식 업로드.: AI와의 자연어 대화를 통해 대용량 텍스트를 대화식으로 분할하고 암기할 수 있습니다.
즉각적인 유사성 검색.: 실시간으로 어떤 쿼리에도 가장 관련성 높은 지식 스니펫을 검색하세요.

강력한 벡터 데이터베이스 통합

내장된 ChromaDB 벡터 데이터베이스와 관리자 GUI를 통해 저장된 지식을 원활하게 관리, 검사, 검색하세요. 기업 규모의 메모리 관리를 위한 세밀한 제어가 가능합니다.

ChromaDB 관리자 GUI.: 직관적인 웹 인터페이스에서 벡터 메모리 데이터베이스를 탐색, 검색, 관리하세요.
간편한 설치 및 구성.: Docker Compose와 간단한 설정으로 빠르게 통합할 수 있습니다.

자연어 기반 지식 검색

평범한 영어로 질문하면 AI 에이전트가 가장 관련성 높은 저장 지식을 맥락 및 관련성 점수와 함께 반환합니다. 기업 메모리를 대화식이고 사용자 친화적으로 활용하세요.

대화형 검색.: 메모리 서버에 쿼리하여 맥락이 풍부한 답변을 받아보세요. 단순한 데이터만 반환하는 것이 아닙니다.
관련성 기반 출력.: 의미 기반 관련성으로 결과를 정렬하여 언제나 최적의 답변을 제공합니다.

MCP 통합

사용 가능한 메모리 서버(mcp-rag-local) MCP 통합 도구

다음 도구들은 메모리 서버(mcp-rag-local) MCP 통합에 포함되어 있습니다:

memorize_text: 의미 기반 향후 검색을 위해 단일 텍스트 구절을 저장합니다.
memorize_multiple_texts: 여러 텍스트 구절을 한 번에 저장하여 효율적인 검색을 위한 일괄 메모리 저장을 지원합니다.
memorize_pdf_file: PDF 파일에서 텍스트를 추출하고, 청크로 분할하여 모든 부분을 의미 기반 검색용으로 저장합니다.
retrieve_similar_texts: 의미 기반 유사성 검색을 사용하여 주어진 쿼리에 가장 관련성 높은 저장 텍스트를 찾고 반환합니다.

MCP RAG Local로 손쉬운 의미 기반 메모리

키워드가 아닌 의미로 지식을 저장하고 검색하세요. 오픈소스 메모리 서버로 PDF 청크 분할, 강력한 검색, 직관적인 메모리 관리 기능을 Ollama와 ChromaDB가 지원합니다.

Get started 더 알아보기

mcp-local-rag란?

mcp-local-rag는 Nikhil Kapila가 개발하고 LobeHub에서 제공하는 오픈소스 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 외부 데이터 파일이나 API 없이도 사용자 입력 쿼리에 대해 로컬에서 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 검색을 수행하도록 설계되었습니다. mcp-local-rag는 대신 실시간 웹 검색을 실행하고 관련 컨텍스트를 추출하여 Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)에 실시간으로 제공합니다. 이를 통해 LLM은 훈련 데이터에 포함되지 않은 최신 웹 정보를 바탕으로 질문에 답변할 수 있습니다. 서버는 Docker 또는 uvx 명령어로 쉽게 설치할 수 있으며, 다양한 MCP 호환 클라이언트와의 통합을 지원하여 프라이버시, 제어, 최신 지식을 로컬 환경에서 직접 원하는 사용자에게 이상적입니다.

기능

mcp-local-rag로 할 수 있는 일

mcp-local-rag는 사용자와 개발자가 웹 기반 Retrieval-Augmented Generation을 로컬에서 수행할 수 있게 합니다. AI 모델이 최신 인터넷 정보를 동적으로 가져오고, 추출하고, 활용할 수 있어 항상 최신의 관련 답변을 제공합니다. 주요 MCP 클라이언트와의 통합도 원활하며, 제3자 API를 사용하지 않아 프라이버시를 보장합니다.

실시간 웹 검색: 인터넷에서 최신 정보를 실시간으로 검색합니다.
컨텍스트 추출: 검색 결과에서 관련 컨텍스트를 자동 추출하여 AI 응답을 강화합니다.
프라이빗 & 로컬: 모든 작업을 로컬에서 실행하여 데이터와 쿼리가 외부로 나가지 않습니다.
원활한 클라이언트 통합: Claude Desktop, Cursor, Goose 등 인기 MCP 클라이언트와 호환됩니다.
쉬운 설치: Docker 또는 uvx 명령어를 통한 빠른 배포와 간단한 설정으로 바로 사용할 수 있습니다.

AI 에이전트가 mcp-local-rag로 얻는 이점

mcp-local-rag를 활용하는 AI 에이전트는 실시간 웹 검색과 컨텍스트 추출을 통해 최신의 실제 정보를 활용할 수 있습니다. 이는 학습 데이터에 제한되지 않고 시의적절하거나 새로운 질문에도 정확하게 답할 수 있도록 지식 범위를 획기적으로 확장시킵니다. 또한 로컬에서 구동되므로 프라이버시, 제어, 신뢰성 측면에서도 AI 기반 워크플로우에 최적입니다.