使用说明

项目简介

mcp-local-rag 是一个轻量级的本地MCP服务器，它通过集成的网页搜索和RAG（检索增强生成）技术，为大型语言模型（LLM）提供实时的网络信息检索能力。当LLM需要访问互联网信息时，可以调用此服务器提供的工具进行搜索，并将搜索结果作为上下文信息返回，从而提升LLM处理最新信息或特定领域查询的能力。

主要功能点

网页搜索: 利用 DuckDuckGo 搜索引擎进行网页搜索。
RAG 信息检索: 使用文本嵌入模型对搜索结果进行语义排序，提取与查询最相关的网页内容片段。
本地部署: 服务器可以本地运行，无需API密钥，保护数据隐私。
MCP 协议支持: 遵循 Model Context Protocol，可以与任何兼容 MCP 协议的 LLM 客户端配合使用。

安装步骤

安装 uv: 按照 uv 官方文档的指引安装 uv 包管理器。uv 是一个快速的 Python 包安装和管理工具，用于安装本项目依赖。

配置 Claude (或其他 MCP 客户端): 将以下 JSON 配置添加到你的 Claude 客户端配置中，以注册 mcp-local-rag 服务器。 Claude 配置文件的路径可以在 Model Context Protocol 官方文档中找到。

配置信息 (JSON):

{
    "mcpServers": {
        "mcp-local-rag":{  // 服务器名称，可以自定义
            "command": "uvx", // 启动命令，uvx 会自动处理项目依赖和执行
            "args": [
            "--python=3.10", // 指定 Python 版本为 3.10
            "--from",       // 从 Git 仓库安装
            "git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag", // GitHub 仓库 URL
            "mcp-local-rag" //  指定要运行的项目名称（与仓库名一致）
            ]
        }
    }
}

或者，如果你选择克隆仓库:

a. 克隆仓库 (可选): 如果你希望修改代码或更方便地管理，可以克隆 GitHub 仓库到本地：

git clone https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag

b. 配置 Claude (或其他 MCP 客户端): 使用以下 JSON 配置，注意将 '<path where this folder is located>/mcp-local-rag/' 替换为你本地仓库的实际路径。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag": {  // 服务器名称，可以自定义
      "command": "uv",   // 启动命令，uv 用于在指定目录下运行
      "args": [
        "--directory",  // 指定工作目录
        "<path where this folder is located>/mcp-local-rag/", //  **替换为你的本地仓库路径**
        "run",          // uv 的 run 命令，用于运行 Python 脚本
        "src/mcp_local_rag/main.py" //  指定服务器主程序入口
      ]
    }
  }
}

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 配置完成后，Claude (或其他 MCP 客户端) 会在需要时自动启动 'mcp-local-rag' 服务器。
LLM 触发: 当你在 Claude 中提问涉及到需要网页搜索的问题时，例如询问最新的新闻、事件或知识，Claude 可能会识别出需要外部信息，并提示你使用已配置的 MCP 服务器。
调用 'rag_search' 工具: Claude 会自动调用 'mcp-local-rag' 服务器提供的 'rag_search' 工具，并将你的问题作为 'query' 参数传递给该工具。
获取搜索结果: 'rag_search' 工具会在后台进行网页搜索，并返回经过 RAG 处理后的相关网页内容。 Claude 将利用这些内容作为上下文信息来生成更准确、更全面的回答。

示例场景: 你可以向 Claude 提问 "昨天发布的 Google Gemma 模型是什么？"，Claude 可能会识别出这是一个需要联网搜索的问题，并利用 'mcp-local-rag' 服务器提供的搜索能力来找到关于 Gemma 模型的最新信息，然后基于这些信息给出回答。

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