为AI代理和AI编程助手提供网络爬取和检索增强生成(RAG)能力的服务器,支持多种高级RAG策略和知识图谱功能。
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pip install uv
为AI代理和AI编程助手提供网络爬取和检索增强生成(RAG)能力的服务器,支持多种高级RAG策略和知识图谱功能。
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一个基于Contextual AI的模型上下文协议(MCP)服务器,提供检索增强生成(RAG)能力,支持与多种MCP客户端集成,适用于技术文档查询和智能检索场景。
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python -m venv .venv
一个可插拔、可观测的模块化RAG(检索增强生成)服务框架,通过MCP协议对外暴露工具接口,支持AI助手直接调用,适用于大模型相关岗位学习与面试求职。
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基于MCP架构的临床试验数据检索与生成代理,集成REST API、SQL和向量数据库,为LLM客户端提供结构化与语义搜索功能。
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python etl_pipeline.py
一个可插拔、可观测的模块化RAG(检索增强生成)服务框架,通过MCP协议对外暴露工具接口,支持Copilot/Claude等AI助手直接调用,适用于大模型相关岗位学习与面试求职的实战项目。
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mcp-rag-server
一个基于MCP协议的检索增强生成服务,能够索引文档并为大型语言模型提供相关上下文。
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npx mcp-rag-server
ContextOS是一个统一的AI上下文智能层,提供记忆、检索、认知和工具执行等功能,适用于AI代理开发。
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pip install contextos
PgoAgent是一个具备长期与短期记忆、多代理协作处理能力、本地工具集成及检索增强生成功能的智能体系统,适用于复杂任务处理和知识检索场景。
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python scripts/fix_grpc_imports.py
LightRAG MCP服务器是一个模型上下文协议(MCP)服务器,通过与LightRAG的HTTP API无缝集成,使AI助手和语言模型能够通过标准化接口与检索增强生成功能进行交互。
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该项目实现了一个MCP服务器和客户端,用于构建代理RAG(检索增强生成)应用程序,提供实体提取、查询优化和相关性检查等功能。
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pip install -r requirements.txt
一款结合检索增强生成(RAG)与模型上下文协议(MCP)工具的智能学习伴侣,帮助用户通过聊天界面与课程文档(PDF)互动并执行本地文件系统操作。
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uv run simple_rag.py
为AI代理团队提供自更新的检索增强生成(RAG)层,实现跨项目的共享、可搜索记忆存储,并通过本地嵌入和混合搜索优化代理协作效率。
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docker run -p 3100:3100 \
使用IBM Watsonx.ai和ChromaDB构建检索增强生成(RAG)服务器,通过MCP协议暴露服务,支持基于PDF文档的问答功能。
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python -m venv .venv
AI Agent Hub是一个生产就绪的AI助手平台,支持模型上下文协议(MCP)、检索增强生成(RAG)、可观测性和云原生部署。
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一个全模块化的检索增强生成系统,集成MCP协议,支持零代码组件切换和双模式传输。
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python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
一个利用模型上下文协议(MCP)服务器实现智能数据库查询的AI代理系统,支持向量搜索和检索增强生成(RAG)技术,适用于需要自然语言处理数据库查询的场景。
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pip install -r requirements.txt
一套生产级AI代理开发工具集,包含金融顾问、研究助手、代码审查SDK等多功能模块,适用于构建基于LLM、RAG和多代理系统的AI应用。
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一个基于检索增强生成(RAG)和MLP分类器的智能问答机器人,专门用于回答Pandas、NumPy和Scikit-learn等Python库的文档问题,优先从官方文档中获取答案。
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python -m venv venv
该服务提供基于AWS Bedrock知识库和模型上下文协议(MCP)的检索增强生成(RAG)能力,可集成到VS Code和Claude桌面等MCP兼容的AI代理客户端中,为私有或专业知识库提供额外上下文支持。
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npx sst deploy
一个基于TypeScript的MCP服务器,通过代理行为、检索增强响应和动态工具集成增强本地LLM能力,适用于IDE集成和本地模型增强场景。
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python deepeval/evaluate_tool_calling.py