Mcp_agent_streamlit_rag について
Mcp_agent_streamlit_ragは、fetchまたはfinder MCPサーバーを使う設定のStreamlitチャットアプリで、QdrantによるRAGも任意で構成できます。READMEには実行と設定の手順が記載され、他の機能は説明されていません。
主な機能
- 01Streamlitアプリの起動
- 02fetchまたはfinder MCPサーバーの設定
- 03APIキーの設定
- 04任意のQdrant RAG構成
活用シーン
- 01fetchまたはfinderサーバーでチャットアプリを実行
- 02アプリ用APIキーの設定
- 03Qdrantを使うRAG構成の有効化
MCP 対応
手順ではfetchまたはfinder MCPサーバーの利用に触れていますが、クライアントとサーバー間の連携方法は説明されていません。
詳細
実行手順:
fetch または finder MCP サーバーを使用する場合:
cp mcp_agent.secrets.yaml.example mcp_agent.secrets.yaml--> その後、API キー(OpenAI API キーで十分です)で更新しますuv syncuv run streamlit run main.py
RAG に QDrant を使用する場合:
- main.py の 63~70 行目をコメント解除し、現在の
instructionとserver_namesをコメントアウトします docker pull qdrant/qdrantdocker run -p 6333:6333 -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrantuv run streamlit run main.py
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。