MCP-RAG: Modular RAG Pipeline using MCP & GroundX

MCP-RAG：MCP と GroundX を使用したモジュール型 RAG パイプライン

本番環境に対応した検索拡張生成のセットアップ

🚀 概要

MCP-RAG は、次の技術を活用した、モジュール型の本番品質の検索拡張生成（RAG）システムの実装です。

• 🧠 標準化されたツールオーケストレーションを実現する MCP（Model Context Protocol）
• 🔍 セマンティック検索、取り込み、ベクトルストア操作を担う GroundX
• 🤖 LLM を活用したコンテキストに応じた応答生成を行う OpenAI GPT-4

取り込み、検索、生成、ツールの検出を明確に分離できるため、スケーラブルで柔軟性が高く、エンタープライズにも対応できます。

📌 再利用可能なコンポーネントを使用して AI 駆動型アプリケーションを構築するチーム向けに、Sujith Somanunnithan が開発しました。

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📦 機能

• 🔧 MCP サーバーインターフェースを使用したモジュール型のツール設計
• 🧩 Jinja2 によるレンダリングに対応した YAML ベースのプロンプトテンプレート
• 📂 PDF ファイルを GroundX ベクトルストアに取り込み
• 🔍 GroundX 検索ツールによるリアルタイムのセマンティック検索
• 🤝 新しいツールやサービスとのプラグアンドプレイの API 統合

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📁 プロジェクト構成

mcp-rag/
├── server.py                     # MCP Server initialization
├── config.py                     # Environment and config management
├── ingestion.py                  # File ingestion tool logic
├── search.py                     # Search + LLM generation logic
├── prompts.yaml                  # Prompt template in Jinja2
├── models.py                     # Pydantic models for configs
├── .env                          # API keys (excluded from version control)
├── pyproject.toml                # Project config for uv / MCP
├── README.md                     # This file

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🧠 アーキテクチャの流れ

1. ユーザーのクエリが MCP サーバーに届きます
2. サーバーがクエリを検索ツールにルーティングします
3. 検索ツールが GroundX API にクエリを送信します
4. スニペットが YAML プロンプトを使用してレンダリングされます
5. OpenAI API が最終的な LLM 応答を生成します

🔄 すべてのツールは、MCP を介して動的に検出および呼び出し可能です。

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🔑 環境のセットアップ

キーを設定した .env を作成します。

OPENAI_API_KEY=your-openai-key
GROUNDEX_API_KEY=your-groundx-key

uv を使用してインストールします。

uv pip install -r pyproject.toml

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⚙️ 使用方法

サーバーを起動します。

mcp dev server.py

PDF を取り込みます。

mcp call ingest_documents --args '{"file_path": "data/sample.pdf"}'

クエリで検索します。

mcp call process_search_query --args '{"query": "What is explained in section 3?"}'

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📌 関心事の明確な分離

役割	コンポーネント
ツールの検出／呼び出し	MCP サーバー
検索の実行	GroundX API
応答の生成	OpenAI API
ファイルのアップロード	取り込みツール（MCP）

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📚 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。

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👨‍💻 作者

Sujith Somanunnithan
クラウド＆AI アーキテクト | sujith.de

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💬 フィードバックとコントリビューション

改善や拡張（複数ファイルの取り込み、RAG フォールバックチェーンなど）について、気軽にイシューやプルリクエストを作成するか、作者にご連絡ください。