mcp-local-rag

Yerel olarak çalışan "primitive" RAG benzeri web arama model context protocol (MCP) sunucusu. ✨ API yok ✨

RAG tabanlı web arama ve derin araştırma model context protocol (MCP) sunucusu, tamamen yerel ortamda çalışır. 9+ arama motoru arasında çok motorlu araştırma yapabilir, semantik benzerlik sıralaması sunar ve API anahtarı gerektirmez.

• Özellikler
  • Çok Motorlu Derin Araştırma
• Kurulum
  • uvx Üzerinden Doğrudan Çalıştırma
  • Docker Kullanımı (önerilen)
• Agent Yetenekleri
• Güvenlik Denetimleri
• MCP İstemcileri
• Claude Desktop Örnekleri
  • Sonuç
• Katkıda Bulunma
• Lisans

%%{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;

Özellikler

Çok Motorlu Derin Araştırma

Sunucu, basit tek sorgulu aramalardan daha ötede kapsamlı çok motorlu araştırma yetenekleri sunar:

• 9+ Arama Motoru: DuckDuckGo, Google, Bing, Brave, Wikipedia, Yahoo, Yandex, Mojeek, Grokipedia
• Çok Konulu Araştırma: Birden fazla ilişkili sorguyu eş zamanlı olarak arayın
• Semantik Sıralama: RAG benzeri benzerlik puanlaması en alakalı sonuçları sıralar
• Gizlilik Seçenekleri: Gizlilik odaklı motorları (DuckDuckGo, Brave) veya kapsamlı olanları (Google) seçin
• API Anahtarı Gerekli Değil: Tüm işlemler yerel olarak gömülü modellerle çalışır

Derin Araştırma Araçları

1. deep_research - Kapsamlı çok motorlu araştırma

   • Birden fazla motor arasında eş zamanlı arama yapın
   • Çeşitli bakış açıları gerektiren karmaşık konular için idealdir
   • Özelleştirilebilir motorlar ve sonuç sınırları

2. deep_research_google - Google odaklı derin inceleme

   • Google'ın kapsamlı dizininden yararlanın
   • Teknik/bilimsel sorgular için en iyisi

3. deep_research_ddgs - Gizlilik öncelikli derin araştırma

   • Özel, geniş araştırma için DuckDuckGo kullanın
   • İzleme olmadan genel konular için harika

4. rag_search_ddgs & rag_search_google - Hızlı tekil aramalar

   • Hızlı cevaplar gerektiğinde hızlı, odaklanmış aramalar

Kurulum

MCP config yolunuzu buradan bulun veya MCP istemci ayarlarınızı kontrol edin.

uvx Üzerinden Doğrudan Çalıştırma

Bu en kolay ve hızlı yöntemdir. Bunun için uv kurmanız gerekir.
Bunu MCP sunucu yapılandırmanıza ekleyin:

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

Docker Kullanımı (önerilen)

Docker kurulu olduğundan emin olun.
Bunu MCP sunucu yapılandırmanıza ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--init",
        "-e",
        "DOCKER_CONTAINER=true",
        "ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:v1.0.2"
      ]
    }
  }
}

Agent Yetenekleri

Bu depo, Claude'a mcp-local-rag araçlarını akıllı web aramaları ve derin araştırma için etkili bir şekilde kullanmayı öğreten Agent Yetenekleri içerir. Yetenekler, Claude'un özel görevlerde performansı artırmak için dinamik olarak yüklediği talimat klasörleridir.

Mevcut Yetenekler

local-rag-search - Claude'a en iyi uygulamaları öğretir:

• Akıllı araç seçimi: Hızlı aramalar veya kapsamlı derin araştırma arasında seçim yapma
• Çok motorlu araştırma: Çeşitli bakış açıları için birden fazla arama motoru kullanma
• Etkili sorgu formülasyonu: Daha iyi sonuçlar veren doğal dil sorguları yazma
• Parametre ayarlama: Farklı kullanım durumları için num_results, top_k ve motor seçimini düzenleme
• Gizlilik bilinci arama: Gerektiğinde kapsamlı aramaları desteklerken gizlilik odaklı motorlara öncelik verme

Derin Araştırma Kullanım Durumları

Yetenek, birden fazla arama terimi ve motoru kullanarak kapsamlı konu araştırmasını sağlar. Özellikle Google'ın dokümantasyon kapsamından yararlanan teknik derin incelemeler, farklı arama motorları arasında bilgileri karşılaştıran çok perspektifli analiz, DuckDuckGo veya Brave kullanan gizlilik odaklı araştırma ve Wikipedia ile diğer yetkili kaynakları çapraz referans alarak gerçek doğrulamada faydalıdır.

Yetenekleri Kullanma

Claude Desktop'ta:

1. Ayarlar → Yetenekler'e gidin
2. Yetenek Ekle → Klasörden Ekle'ye tıklayın
3. skills/local-rag-search/ seçin

Sohbetlerde: Yüklendikten sonra, Claude'dan bilgi aramasını istemek yeterlidir ve otomatik olarak yeteneğin en iyi uygulamalarını uygulayacaktır. Şu gibi sorgular deneyin:

• "Yakın zamandaki kuantum bilişim gelişmeleri hakkında derin araştırma yap"
• "Sürdürülebilir enerji çözümleri için birden fazla kaynakta arama yap"
• "Kubernetes optimizasyonu hakkında kapsamlı teknik dokümantasyon bul"

Anthropic Skills Repository adresinde Agent Yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Ayrıntılı kullanım talimatları ve yetenek geliştirme yönergeleri için skills/README.md dosyasına bakın.

Güvenlik Denetimleri

MseeP tüm MCP sunucularında güvenlik denetimi yapar; bu MCP sunucusunun güvenlik denetimini buraya tıklayarak görebilirsiniz.

MCP İstemcileri

MCP sunucusu, araç çağrısını destekleyen herhangi bir MCP istemcisiyle çalışmalıdır. Aşağıdaki istemcilerde test edilmiştir.

• Claude Desktop
• Cursor
• Goose
• Başkaları? Siz deneyin!

Claude Desktop Örnekleri

Bir LLM (Claude gibi) en son web bilgisi gerektiren bir soruya cevap verildiğinde, mcp-local-rag tetiklenir.

Web'den alma/arama/lookup yapması istendiğinde, model sohbette MCP sunucusunu kullanmanızı önerir.

Örnekte, dün yayınlanan Google'ın en yeni Gemma modelleri hakkında sordum. Bu Claude'un bilmediği yeni bilgilerdir.

Sonuç

mcp-local-rag canlı web araması yapar, bağlam çıkarır ve modele geri gönderir—ona taze bilgi verir:

Bana Bir Kahve Ismarla

Oluşturduğum yazılım size yardımcı olduysa lütfen bana bir kahve ısmarla, gerçekten takdir ederim! 😄

Katkıda Bulunma

Fikirleriniz var mı veya bu projeyi iyileştirmek istiyor musunuz? İssue ve pull request'ler hoş karşılanır!

Lisans

Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır.