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MCP Server · 数据服务

LLM Rag MCP Example

一个部署本地LLM平台的工具,支持RAG和MCP功能,适用于IT基础设施管理。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
本地LLM向量数据库PythonRAG

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
giuliolibrando
提供方
giuliolibrando

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

LLM Rag MCP Example 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

自述文件

此存储库包含Medium文章中使用的代码\ “利用RAG和MCP的力量:本地AI如何管理您的整个IT基础设施”:\ https://medium.com/@giulio.librand/auggles-the power of rag and mcp-how-on-premise-ai-manager-your轮胎it基础设施-5d204649aeee

概述

该堆栈部署了一个具有RAG(检索增强生成)和MCP功能的本地LLM平台。它包括:

  • 任何事情LLM:用于多用户聊天的Web UI
  • 奥利玛(3个复制品):LLM推理(此设置中仅限CPU)
  • Nginx路由器:跨Ollama副本的负载平衡
  • Qdrant:用于存储嵌入的矢量数据库
  • RAG英格斯托:从Redmine和Wiki.js提取数据、嵌入数据并将其推送到Qdrant的Python脚本
  • Nginx代理管理器(NPM):简单的反向代理和TLS终止

目录结构

.
├─ docker-compose.yml
├─ .env
├─ router/
│   └─ nginx.conf
├─ npm/
│   ├─ data/              (created by NPM)
│   └─ letsencrypt/       (created by NPM)
└─ rag-ingestor/
    ├─ requirements.txt
    ├─ run_cron.sh
    ├─ rag_common.py
    ├─ ingest_redmine.py
    └─ ingest_wikijs.py

环境变量

这 .env 文件定义配置。例子:

TZ=Europe/Rome
ALLM_JWT_SECRET=replace_with_long_random_string

# Qdrant
QDRANT_API_KEY=

# Redmine
REDMINE_URL=https://redmine.local
REDMINE_TOKEN=xxxxxxxx
REDMINE_PROJECTS=infra,platform
REDMINE_LOOKBACK_DAYS=14
REDMINE_COLLECTION=redmine

# Wiki.js
WIKIJS_URL=https://wiki.local
WIKIJS_TOKEN=yyyyyyyy
WIKIJS_SPACES=*
WIKIJS_COLLECTION=wikijs

# Embeddings
EMBEDDING_MODEL=intfloat/e5-large-v2

# RAG Ingestor
STATE_DIR=/app/state
UPSERT_BATCH=64
HTTP_TIMEOUT=40
DEFAULT_SCHEDULE=*/30 * * * *

备注

  • ALLM_JWT_SECRET:必填。生成一个长随机字符串。
  • REDMINE_TOKEN:Redmine的API密钥。
  • WIKIJS_TOKEN:Wiki.js中的API令牌。
  • REDMINE_PROJECTS:以逗号分隔的要索引的项目列表。
  • *_COLLECTION:Qdrant中的集合名称,可以更改。
  • QDRANT_API_KEY:除非在Qdrant中启用API密钥保护,否则保留为空。

首次运行

  1. 创建 .env 具有适当的值。
  2. 启动堆栈:
   docker compose up -d
  1. 等待容器装满(docker ps).

Ollama的拉模型

内部 ollama1 集装箱、拉式模型:

docker exec -it ollama1 bash -lc "ollama pull llama3.1:8b-instruct-q4_K_M"
docker exec -it ollama1 bash -lc "ollama pull qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M"

复制品 ollama2 和 ollama3 首次使用时将下载模型。

使用系统

  • 通过您配置的域或IP路径访问AnythingLLM。
  • 登录并创建工作区。
  • 确保矢量数据库设置为Qdrant(http://qdrant:6333 Docker网络内部)。
  • RAG Ingestor将定期运行(默认情况下每30分钟运行一次,或根据 # SCHEDULE= 脚本中的指令),并用Redmine和Wiki.js内容填充Qdrant。

验证

检查Qdrant集合:

curl http://:6333/collections

检查进气管日志:

docker logs -f rag-ingestor

检查AnythingLLM API:

curl http://:3001/ --head

检查Ollama路由器:

curl http://:11434/api/tags

数据持久层

  • ./npm/data 和 ./npm/letsencrypt:Nginx代理管理器配置和证书
  • ./ollama*:Olama模型和缓存
  • ./qdrant_storage:Qdrant数据库
  • ./anythingllm_data:任何LLM工作空间存储
  • ./rag-ingestor/state:ETL作业的增量状态

安全

  • 更改所有默认凭据(NPM、AnythingLLM)。
  • 保护NPM仪表板(:81)使用防火墙或VPN。
  • 仅暴露VM的端口80/443/81。
  • 如果可能的话,使用公司CA的内部DNS名称和证书。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

本地LLMPython本地部署RAGMCPIT基础设施管理向量数据库

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

LLM Rag MCP Example 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

LLM Rag MCP Example 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

LLM Rag MCP Example 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

LLM Rag MCP Example 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

LLM Rag MCP Example 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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