jerry-ai-dev/modular-rag-mcp-server

プラグイン可能で観測可能なモジュラーRAG(検索強化生成)サービスフレームワークで、MCP(モデルコンテキストプロトコル)プロトコルを通じてツールインターフェースを外部に公開し、CopilotやClaudeなどのAIアシスタントによる直接呼び出しをサポートします。また、大規模なモデル関連の職業学習や面接向けに設計された実践的なプロジェクトおよび支援教育リソースでもあります。

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📖 目次

• プロジェクト概要
• ブランチの説明
• 早く始めて
• このプロジェクトに適しているのは誰で、どのように活用すればよいのか?
• 履歴書参照
• よくある質問
• フォローアップの手配

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🏗️ プロジェクト概要

このプロジェクトって何?

このプロジェクトは、RAG面接で最も一般的なコアステップである検索(ハイブリッド検索+再ランク)、マルチモーダル視覚処理(画像キャプショニング)、RAG評価(Ragas + Custom)、**生成(LLM応答)と、現在人気のあるアプリケーションプロトコルMCP(モデルコンテキストプロトコル)**を、完全で実行可能なエンジニアリングプロジェクトに結びつけます。

プロジェクトの大きな魅力の一つは、ご自身のビジネスに簡単に適応できることです。フルリンクプラグ可能なアーキテクチャのおかげで、既存のプロジェクトに素早く統合できます。どんな背景やニーズにかかわらず、自分に合った使い方を見つけられます。具体的な利用戦略については、「このプロジェクトに適した人と使い方」で後述します。

ただのプロジェクトじゃなくて、アイデアのセットだ

プロジェクト自体よりも価値があるのは、その背後にある全体的なエンジニアリングアプローチです:

• 開発を推進するためのDEV_SPEC(開発仕様文書)の書き方
• 仕様に基づいて自動的にコードを完了するためのスキルの使い方
• Skillの自動テスト、パッケージング、環境設定への使い方
• プラグイン可能なアーキテクチャに基づくスケール方法(例:エージェントへの拡張)

**アイデアをマスターすれば、自分でまったく新しいプロジェクトや拡張を始めることができます。**上記の各ステップは動画で説明されており、それぞれのステップに対応する動画説明も含まれていますので、一緒に視聴することをお勧めします。

コアコンピタンシーの概要