GenPark RAG Semantic Boundary Chunker について
GenPark RAG Semantic Boundary Chunkerは、文書構造を保つ必要があるワークフロー向けのテキスト分割MCPサーバーです。Markdownの見出し、コードフェンス、段落を保ち、トークンの重なりを設定できます。
主な機能
- 01Markdownの見出しと段落を保持
- 02コードフェンスを維持
- 03トークンの重なりに対応
- 04Python標準ライブラリのみを使用
活用シーン
- 01RAGワークフロー向けのMarkdown分割
- 02エージェントワークフロー用の構造化テキスト準備
MCP 対応
MCPサーバーとして動作し、Claude Desktop、Cursor、LobeChatなどのクライアントに接続できます。Pythonライブラリとして直接利用することもできます。
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。
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。
ツール
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
GenPark RAG セマンティック境界チャンク分割ツール
Markdown の見出し、コードフェンス、段落を維持し、トークンのオーバーラップに対応した、セマンティック境界を保持するテキストチャンク分割ツールです。
GenPark AI エージェントスキルエコシステムの一部です。
🌟 主な機能
- Python 標準ライブラリのみで動作：サードパーティの実行時依存関係はありません。
- MCP ネイティブ：Claude Desktop、Cursor、LobeChat、自律型エージェント DAG に直接接続できます。
- 本番環境での高い信頼性：厳格なスキーマ準拠、データ損失ゼロ、エンタープライズ向けの堅牢性を備えています。
🚀 インストールと使用方法
MCP サーバーとして実行します：
python mcp_server.py
ライブラリとして直接使用します：
from client import *
包括的な統合デモについては、example_usage.pyを参照してください。
📄 ライセンス
MIT ライセンス。GenPark AIがメンテナンスしています。
コメント
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。