RAG Application について
RAG Applicationは、ChromaDBのベクトル検索、文脈に応じたプロンプト生成、LLM APIを組み合わせたRAGアプリのデモです。MCPクライアントから企業関連の情報を検索できます。
主な機能
- 01ChromaDBで文書をベクトル検索
- 02文脈に応じたプロンプトを生成
- 03LLM APIを統合
- 04process_query検索ツールを提供
活用シーン
- 01企業文書について自然言語で質問
- 02検索結果から文脈に沿ったプロンプトを生成
MCP 対応
アプリはMCPサーバーを統合し、クライアントの質問に使うprocess_queryツールを提供します。READMEではClaude Desktop、Cursor、その他のIDEから接続できるとしています。
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
RAG アプリケーション
MCP サーバーを統合した検索拡張生成（RAG）アプリケーションのデモです。
機能
- MCP サーバーの統合
- ChromaDB を使用したベクトル検索によるドキュメント検索
- コンテキストを考慮したプロンプト生成
- LLM API との統合
インストール
pip install -r requirements.txt
使用方法
Claude Desktop、Cursor、またはお好みの IDE から MCP サーバーに接続します。
process_query ツールを使用して、会社について質問できます。
設定
.env に環境変数を設定します。
OPENAI_API_KEY=your_api_key
プロジェクト構成
app/retrieval.py：ドキュメント検索機能 app/context.py：コンテキスト管理 app/llm_client.py：LLM API 統合 app/prompt_builder.py：プロンプトの構築
ライセンス
MIT
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。