一个结合LangChain、模型上下文协议(MCP)、检索增强生成(RAG)和Ollama的强大搜索引擎,能够搜索网络、检索信息并提供相关答案。
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pip install -r requirements.txt
一个结合LangChain、模型上下文协议(MCP)、检索增强生成(RAG)和Ollama的强大搜索引擎,能够搜索网络、检索信息并提供相关答案。
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This demonstration project shows how to implement a Model Context Protocol (MCP) server with Retrieval-Augmented Generation (RAG) capabilities. The demo allows AI models to interact with a knowledge base, search for information, and add new documents.
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python -m venv mcp-env
MiniRAG-MCP是一个围绕MiniRAG的MCP服务器封装,利用LLM采样进行客户端管理的推理,旨在为设备端代理流程提供高效可靠的检索服务。
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uv run server.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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一个提供个人知识库与检索增强生成(RAG)功能的模型上下文协议(MCP)服务器,支持跨平台共享上下文。
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python -m venv venv
一个基于Model Context Protocol (MCP)的RAG服务器,提供文档处理、向量存储和智能问答功能,适用于需要结合检索和生成的智能应用场景。
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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
基于DuckDB和LlamaIndex的全栈图检索增强生成引擎,适用于本地索引和轻量级云查询。
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MCP-RAG是一个基于GroundX和OpenAI的高效检索增强生成工具,支持文档检索、语义搜索和PDF文档处理。
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MCP server Implantation for RAG (GroundX API)
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一个支持多种文档格式的检索增强生成(RAG)服务,提供文档处理、向量存储和语义搜索功能。
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pip install -r requirements.txt
R2R FastMCP Server 是一个用于集成 R2R (Retrieval-Augmented Generation) 与 Claude Desktop 的 MCP 服务器,提供搜索和 RAG 查询等功能。
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python r2r_openapi_server.py
一个集成了Google AI Studio的检索增强生成系统,提供REST API和模型上下文协议(MCP)服务器,支持文档存储、向量搜索和智能查询路由。
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pip install -e .
一个基于AWS Lambda和OpenSearch Serverless的检索增强生成(RAG)服务器,用于存储和检索文档内容。
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python example.py
基于MCP协议、ChromaDB和HuggingFace模型的检索增强生成系统,用于半导体组件的搜索和问答。
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一个支持远程MCP连接的服务器,集成了Cloudflare AutoRAG API工具,用于访问和查询账户的AutoRAG实例。
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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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DevRag是一个专为Claude Code设计的轻量级检索增强生成(RAG)系统,通过向量搜索减少文档阅读时的令牌消耗,提高搜索效率。
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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
Agentset MCP是一个开源平台,用于快速高效地构建基于文档的智能应用程序。
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