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MCP-RAG

MCP-RAG

ローカル
github.com/kira1228メモリ・ナレッジ279 週間前に更新

MCP-RAG について

MCP-RAGは、質問に応じてファイルシステム、Slack、Brave SearchのMCPサーバーを使い分けるチャットシステムです。ローカル文書やワークスペースの会話、ウェブ検索結果をClaudeに参照させたい人向けです。

主な機能

  1. 01質問に応じたサーバー選択
  2. 02ローカルファイルの検索と取得
  3. 03Slackの会話やリソースへのアクセス
  4. 04Brave Searchによるウェブ検索

活用シーン

  1. 01ローカルフォルダー内の情報検索
  2. 02Slackの議論の参照
  3. 03ウェブから最新情報を取得

MCP 対応

Claudeをファイルシステム、Slack、Brave SearchのMCPサーバーに接続します。質問に応じて利用するサーバーを選びます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

複数の MCP サーバーを備えた AI 搭載チャットシステム

🌟 概要

MCP は、ホストアプリケーションが複数の AI サーバーにシームレスに接続できる強力なクライアント・サーバーアーキテクチャです。このシステムは、以下の専門的な MCP サーバーを通じて、機能を強化します。

  • MCP Filesystem: Claude が指定したローカルフォルダーを検索し、情報を取得できるようにします。これにより、ドキュメントやファイルを AI から利用できるようになります。

  • MCP Slack Server: Slack ワークスペースに接続し、Claude が会話、チャンネル、共有リソースにアクセスして参照できるようにします。

  • MCP Brave-Search: リアルタイムのウェブ検索機能を提供し、Claude がインターネットから最新情報を見つけて活用できるようにします。

このシステムは、ユーザーのクエリに基づいて、どのサーバーを使用するかをインテリジェントに判断します。Claude は質問を自動的に分析し、ローカルファイルを検索するか、Slack の履歴を確認するか、ウェブ検索を実行するかを決定します。明示的な指示は必要ありません。

全体的なアーキテクチャ 🛠️

MCP は基本的にクライアント・サーバーアーキテクチャに従っており、ホストアプリケーションは複数のサーバーに接続できます。

MCP アーキテクチャ図

はじめましょう! 🚀

前提条件 🤝

このプロジェクトを実行するには、uv をインストールする必要があります。

# MacOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
セットアップ ⚙️
  1. リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/kira1228/mcp-chat-bot.git
cd mcp-chat-bot
  1. API キーを記載した .env ファイルを作成します。
# Create the .env file
touch .env

# Add your API credentials
# ANTHROPIC_API_KEY: Used for Claude AI integration
echo "ANTHROPIC_API_KEY=<your api key>" >> .env

# SLACK_BOT_TOKEN & SLACK_TEAM_ID: Required for Slack integration
echo "SLACK_BOT_TOKEN=<your api key>" >> .env
echo "SLACK_TEAM_ID=<your api key>" >> .env

# BRAVE_API_KEY: Used for Brave search capabilities
echo "BRAVE_API_KEY=<your api key>" >> .env
  1. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。
# MacOS/Linux
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync

# Windows
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv sync
使用方法 💻

サーバーの引数を指定してクライアントを実行します。

uv run client.py path/to/dir/you/want/to/use

参考資料 📚

ライセンス 🔑

この MCP サーバーは MIT License の下でライセンスされています。MIT License の利用規約に従うことを条件に、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳しくは、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。