一个基于MCP服务器的混合RAG代理,用于增强信息检索和处理能力。
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pip install -r requirements.txt
一个基于MCP服务器的混合RAG代理,用于增强信息检索和处理能力。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python的RAG MCP服务器,用于处理和响应查询。
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一个基于RAG-Anything的多模态检索增强生成服务,支持本地文档(PDF、Office、图片、表格、公式)的索引和查询,并通过MCP协议暴露给客户端使用。
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一个比较PySpark和Docker容器上运行的RAG式信息检索系统的项目,用于文档嵌入和查询。
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python client.py
一个使用MCP工具与ChromaDB向量存储和Groq的Deepseek模型交互的检索增强生成(RAG)聊天机器人。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit、LangChain和ChromaDB的生产级检索增强生成(RAG)应用,支持多格式文档处理,并集成了模型上下文协议(MCP)以实现无缝工具调用。
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pip install uv
该项目展示了如何在Ollama上部署本地RAG(检索增强生成)服务,并将其与MCP服务器集成,以提供基于巴基斯坦交通政策PDF的问答功能。
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MCP RAG LLM是一个基于模块化通信协议(MCP)的检索增强生成(RAG)系统,集成了传统向量数据库RAG和基于图的RAG(GraphRAG)技术,旨在为大语言模型提供外部知识支持,提高回答的准确性和可靠性。
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python mcp_rag_langchain/rag_server.py
一个基于MCP、RAG和LLM技术的医疗知识问答系统,提供知识库构建、问答链、对话记忆、医院预约和邮件服务等功能,适用于医疗咨询和患者服务场景。
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一个基于MongoDB Atlas和LangChain的文档检索增强生成(RAG)管道,支持密集向量搜索和BM25文本搜索的双重召回及RRF融合,通过MCP协议提供HTTP查询接口。
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pip install --upgrade pip
一个基于RAG(检索增强生成)技术的向量服务,用于本地部署和查询API。
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一个自托管的MCP记忆服务器,为AI助手提供持久化的语义记忆功能,支持本地运行和语义搜索。
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一款基于MCP协议的本地Markdown语义搜索工具,能够通过语义而非关键词搜索笔记内容,支持实时同步和离线使用。
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pip install mcp-recall-md
一个用于搜索和解析MCP服务器包的工具,支持代理发现可用服务器、检查工具和验证凭证要求。
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uv run python -m mcp_registry_tools.server
一个轻量级的研究助手服务器,用于搜索arXiv上的学术论文,提取摘要和元数据,并为基于LLM的工作流提供MCP工具和资源。
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python3 -m venv venv
AutoCompliance MCP是一个基于Model Context Protocol (MCP)和LangGraph多代理架构的系统,用于分析车辆保修申请和维修历史。
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python -m mcp_server.server
一个基于向量嵌入和语义搜索的智能研究数据管理服务器,支持使用ChromaDB和OpenAI嵌入进行内容的保存、组织和检索。
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uvx mcp-research-assistant
一款结合网络爬取能力和向量数据库存储的智能研究助手,支持多源研究、知识管理和AI驱动的对话流程。
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pip install langchain langgraph langchain-mcp-adapters python-dotenv
一个基于AI的简历智能搜索与分析服务,提供语义搜索和LLM驱动的问答功能,支持PDF简历处理和隐私优先设计。
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python -m venv .venv
MCP RFQ处理器是一款用于处理报价请求(RFQ)操作的服务,为AI助手提供管理完整RFQ生命周期的工具。
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pip install -e .