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URL: https://glama.ai/mcp/servers/nkapila6/mcp-local-rag?locale=ja-JP

⇱ mcp-local-rag by nkapila6 | Glama


mcp-local-rag

ローカルで実行される「原始的な」RAG のような Web 検索モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。✨ API なし ✨

%%{init: {'theme': 'base'}}%%
flowchart TD
 A[User] -->|1.Submits LLM Query| B[Language Model]
 B -->|2.Sends Query| C[mcp-local-rag Tool]
 
 subgraph mcp-local-rag Processing
 C -->|Search DuckDuckGo| D[Fetch 10 search results]
 D -->|Fetch Embeddings| E[Embeddings from Google's MediaPipe Text Embedder]
 E -->|Compute Similarity| F[Rank Entries Against Query]
 F -->|Select top k results| G[Context Extraction from URL]
 end
 
 G -->|Returns Markdown from HTML content| B
 B -->|3.Generated response with context| H[Final LLM Output]
 H -->|5.Present result to user| A

 classDef default stroke:#333,stroke-width:2px;
 classDef process stroke:#333,stroke-width:2px;
 classDef input stroke:#333,stroke-width:2px;
 classDef output stroke:#333,stroke-width:2px;

 class A input;
 class B,C process;
 class G output;

インストール

ここでMCP 構成パスを見つけるか、MCP クライアント設定を確認してください。

uvx経由で直接実行

これは最も簡単で素早い方法です。この方法を使用するには、 uvをインストールする必要があります。MCP サーバーの設定に以下を追加してください。

{
 "mcpServers": {
 "mcp-local-rag":{
 "command": "uvx",
 "args": [
 "--python=3.10",
 "--from",
 "git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag",
 "mcp-local-rag"
 ]
 }
 }
}

Dockerの使用(推奨)

Dockerがインストールされていることを確認してください。MCPサーバーの設定に以下を追加してください。

{
 "mcpServers": {
 "mcp-local-rag": {
 "command": "docker",
 "args": [
 "run",
 "--rm",
 "-i",
 "--init",
 "-e",
 "DOCKER_CONTAINER=true",
 "ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:latest"
 ]
 }
 }
}

セキュリティ監査

MseeP はすべての MCP サーバーに対してセキュリティ監査を実施します。ここをクリックすると、この MCP サーバーのセキュリティ監査を確認できます。

MCPクライアント

MCPサーバーは、ツール呼び出しをサポートするあらゆるMCPクライアントで動作します。以下のクライアントでテスト済みです。

  • クロードデスクトップ

  • カーソル

  • ガチョウ

  • 他にも?試してみて!

Claude Desktopの例

LLM (Claude など) に最近の Web 情報を必要とする質問が行われると、 mcp-local-ragトリガーされます。

Web を取得/検索/検索するように要求されると、モデルはチャットに MCP サーバーを使用するように要求します。

この例では、昨日リリースされたGoogleの最新Gemmaモデルについて質問しました。これはクロードが知らない新しい情報です。

結果

mcp-local-ragライブ Web 検索を実行し、コンテキストを抽出してモデルに送り返し、最新の知識を提供します。

貢献

このプロジェクトにアイデアや改善点がありますか? 問題提起やプルリクエストをお待ちしています!

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

A
license - permissive license
A
quality
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
<1hResponse time
6wRelease cycle
4Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/nkapila6/mcp-local-rag'

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