Local RAG

Realiza uma busca RAG local na sua consulta usando pesquisa web ao vivo para extração de contexto.

Documentação

mcp-local-rag

"primitivo" servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) de busca web estilo RAG que roda localmente. ✨ sem APIs ✨

Um servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) de busca web e pesquisa profunda baseado em RAG que roda inteiramente localmente. Possui pesquisa multi-mecanismo em mais de 9 backends de busca com classificação por similaridade semântica e não requer chaves de API.

Recursos
- Pesquisa Profunda Multi-Mecanismo
Instalação
- Executar Diretamente via uvx
- Usando Docker (recomendado)
Habilidades do Agente
Auditorias de Segurança
Clientes MCP
Exemplos no Claude Desktop
- Resultado
Contribuindo
Licença

%%{init: {'theme': 'base'}}%%
flowchart TD
    A[User] -->|1.Submits LLM Query| B[Language Model]
    B -->|2.Sends Query| C[mcp-local-rag Tool]
    
    subgraph mcp-local-rag Processing
    C -->|Search DuckDuckGo| D[Fetch 10 search results]
    D -->|Fetch Embeddings| E[Embeddings from Google's MediaPipe Text Embedder]
    E -->|Compute Similarity| F[Rank Entries Against Query]
    F -->|Select top k results| G[Context Extraction from URL]
    end
    
    G -->|Returns Markdown from HTML content| B
    B -->|3.Generated response with context| H[Final LLM Output]
    H -->|5.Present result to user| A

    classDef default stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef input stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output stroke:#333,stroke-width:2px;

    class A input;
    class B,C process;
    class G output;

Recursos

Pesquisa Profunda Multi-Mecanismo

O servidor suporta capacidades abrangentes de pesquisa multi-mecanismo que vão além de simples buscas de consulta única:

9+ Backends de Busca: DuckDuckGo, Google, Bing, Brave, Wikipedia, Yahoo, Yandex, Mojeek, Grokipedia
Pesquisa Multi-Tópico: Pesquise múltiplas consultas relacionadas simultaneamente
Classificação Semântica: Pontuação de similaridade estilo RAG classifica os resultados mais relevantes
Opções de Privacidade: Escolha mecanismos focados em privacidade (DuckDuckGo, Brave) ou abrangentes (Google)
Sem Chaves de API Necessárias: Todo o processamento roda localmente com modelos embutidos

Ferramentas de Pesquisa Profunda

deep_research - Pesquisa abrangente multi-mecanismo
- Pesquise em vários mecanismos simultaneamente
- Ideal para tópicos complexos que exigem perspectivas diversas
- Backends e limites de resultados personalizáveis
deep_research_google - Mergulho profundo focado no Google
- Aproveite o índice abrangente do Google
- Melhor para consultas técnicas/científicas
deep_research_ddgs - Pesquisa profunda com foco em privacidade
- Use o DuckDuckGo para pesquisa privada e extensa
- Ótimo para tópicos gerais sem rastreamento
rag_search_ddgs & rag_search_google - Buscas únicas rápidas
- Buscas rápidas e focadas quando você precisa de respostas rápidas

Instalação

Localize o caminho de configuração do MCP aqui ou verifique as configurações do seu cliente MCP.

Executar Diretamente via `uvx`

Este é o método mais fácil e rápido. Você precisa instalar o uv para que isso funcione.
Adicione isso à configuração do seu servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag":{
      "command": "uvx",
        "args": [
          "--python=3.10",
          "--from",
          "git+https://github.com/nkapila6/mcp-local-rag",
          "mcp-local-rag"
        ]
      }
  }
}

Usando Docker (recomendado)

Certifique-se de ter o Docker instalado.
Adicione isso à configuração do seu servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-local-rag": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--init",
        "-e",
        "DOCKER_CONTAINER=true",
        "ghcr.io/nkapila6/mcp-local-rag:v1.0.2"
      ]
    }
  }
}

Habilidades do Agente

Este repositório inclui Habilidades do Agente que ensinam o Claude a usar efetivamente as ferramentas do mcp-local-rag para buscas web inteligentes e pesquisa profunda. Habilidades são pastas de instruções que o Claude carrega dinamicamente para melhorar o desempenho em tarefas especializadas.

Habilidades Disponíveis

local-rag-search - Ensina ao Claude as melhores práticas para:

Seleção inteligente de ferramentas: Escolher entre buscas rápidas ou pesquisa profunda abrangente
Pesquisa multi-mecanismo: Usar múltiplos backends de busca para perspectivas diversas
Formulação eficaz de consultas: Escrever consultas em linguagem natural que produzem melhores resultados
Ajuste de parâmetros: Ajustar num_results, top_k e a seleção de backends para diferentes casos de uso
Busca com consciência de privacidade: Padrão para mecanismos focados em privacidade, permitindo buscas abrangentes quando necessário

Casos de Uso de Pesquisa Profunda

A habilidade permite pesquisa abrangente de tópicos usando múltiplos termos de busca e mecanismos. É particularmente útil para mergulhos técnicos profundos que aproveitam a cobertura de documentação do Google, análise multi-perspectiva que compara informações entre diferentes mecanismos de busca, pesquisa focada em privacidade usando DuckDuckGo ou Brave, e verificação factual por referência cruzada com a Wikipedia e outras fontes autoritativas.

Usando as Habilidades

No Claude Desktop:

Vá para Configurações → Habilidades
Clique em Adicionar Habilidade → Adicionar da pasta
Selecione skills/local-rag-search/

Em conversas: Uma vez carregado, basta pedir ao Claude para buscar informações e ele aplicará automaticamente as melhores práticas da habilidade. Experimente consultas como:

"Faça uma pesquisa profunda sobre os desenvolvimentos recentes em computação quântica"
"Pesquise múltiplas fontes para soluções de energia sustentável"
"Encontre documentação técnica abrangente sobre otimização de Kubernetes"

Saiba mais sobre Habilidades do Agente no Repositório de Habilidades da Anthropic.

Veja o skills/README.md para instruções detalhadas de uso e diretrizes de desenvolvimento de habilidades.

Auditorias de Segurança

A MseeP realiza auditorias de segurança em todos os servidores MCP. Você pode ver a auditoria de segurança deste servidor MCP clicando aqui.

Clientes MCP

O servidor MCP deve funcionar com qualquer cliente MCP que suporte chamada de ferramentas. Foi testado nos clientes abaixo.

Claude Desktop
Cursor
Goose
Outros? Você tenta!

Exemplos no Claude Desktop

Quando um LLM (como o Claude) recebe uma pergunta que exige informações web recentes, ele acionará mcp-local-rag.

Quando solicitado a buscar/consultar/pesquisar na web, o modelo solicita que você use o servidor MCP para o chat.

No exemplo, perguntamos sobre os modelos Gemma mais recentes do Google lançados ontem. Esta é uma informação nova que o Claude não conhece.

Resultado

mcp-local-rag realiza uma busca web ao vivo, extrai o contexto e o envia de volta ao modelo—dando a ele conhecimento fresco:

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Contribuindo

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Este projeto é licenciado sob a Licença MIT.