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ashishpatel26/agentic-rag-with-mcp-server

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MCP 서버와 Agentic RAG

개요

mCP(Model Context Protocol) 서버와 클라이언트를 구축하는 강력한 프로젝트입니다. 이 설정은 다음과 같은 고급 도구를 사용하여 RAG 시스템을 허용합니다. 서버는 이러한 지능형 도구를 호스팅하고 클라이언트가 원활하게 연결하고 활용하는 방법을 보여줍니다. mcp 라이브러리에서 FastMCP 클래스에 의해 구동, 서버는이 편리한 도구를 노출: 클라이언트는 MCP 서버와 연결하고 상호 작용하는 방법을 보여줍니다: * mcp 라이브러리의 ClientSession과의 연결 설정 * 모든 사용 가능한 서버 도구 * 사용자 지정 인수로 모든 도구를 호출 * 프로세스 쿼리 레버리지 및 탠덤에서 MCP 도구 * Python 3.9 이상 * openai Python 패키지 * mcp 라이브러리 * 환경 변수 관리를위한 python-dotenv 1. .env 파일 만들기 (사용 .env.sample 템플릿으로) 2. .env에서 OpenAI 모델을 설정:

개요(AI 번역)


✨ 개요

** MCP Server**를 가진 Agentic RAG는 MCP(모델 Context Protocol) 서버와 클라이언트를 함께 제공하는 강력한 프로젝트입니다 Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션.

이 설정은 다음과 같은 고급 도구를 사용하여 RAG 시스템을 허용합니다.

  • ️ ♂️Entity Extraction
  • 🇨🇳 ** 쿼리 정의 **
  • ✅ **Relevance Checking **

서버는 이러한 지능형 도구를 호스팅하고 클라이언트가 원활하게 연결하고 활용하는 방법을 보여줍니다.


̇️ 서버 — [T0]]

FastMCP] 클래스의 mcp 라이브러리에서, 서버는 이러한 편리한 도구를 노출:

| 도구 이름 | 설명 | 아이콘 | | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | get_time_with_prefix|현재의 날짜 및 시간**|| | extract_entities_tool | 용도 OpenAI 쿼리에서 엔티티티를 추출할 수 있습니다. | refine_query_tool | OpenAI-powered refinement | ✨ | 의 품질 향상 | check_relevance | LLM을 이용한 펑크의 반란을 확인하여 부정확한 콘텐츠를 필터링 | ✅ |


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README

🚀 Agentic RAG with MCP Server


✨ Overview

Agentic RAG with MCP Server is a powerful project that brings together an MCP (Model Context Protocol) server and client for building Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) applications.

This setup empowers your RAG system with advanced tools such as:

  • 🕵️‍♂️ Entity Extraction
  • 🔍 Query Refinement
  • ✅ Relevance Checking

The server hosts these intelligent tools, while the client shows how to seamlessly connect and utilize them.


🖥️ Server — server.py

Powered by the FastMCP class from the mcp library, the server exposes these handy tools:

Tool Name Description Icon
get_time_with_prefix Returns the current date & time ⏰
extract_entities_tool Uses OpenAI to extract entities from a query — enhancing document retrieval relevance 🧠
refine_query_tool Improves the quality of user queries with OpenAI-powered refinement ✨
check_relevance Filters out irrelevant content by checking chunk relevance with an LLM ✅

🤝 Client — mcp-client.py

The client demonstrates how to connect and interact with the MCP server:

  • Establish a connection with ClientSession from the mcp library
  • List all available server tools
  • Call any tool with custom arguments
  • Process queries leveraging OpenAI or Gemini and MCP tools in tandem

⚙️ Requirements

  • Python 3.9 or higher
  • openai Python package
  • mcp library
  • python-dotenv for environment variable management

🛠️ Installation Guide

# Step 1: Clone the repository
git clone https://github.com/ashishpatel26/Agentic-RAG-with-MCP-Server.git

# Step 2: Navigate into the project directory
cd Agentic-RAG-with-MCP-Serve

# Step 3: Install dependencies
pip install -r requirements.txt

🔐 Configuration

  1. Create a .env file (use .env.sample as a template)
  2. Set your OpenAI model in .env:
OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name-here"
GEMINI_API_KEY="your-model-name-here"

🚀 How to Use

  1. Start the MCP server:
python server.py
  1. Run the MCP client:
python mcp-client.py

📜 License

This project is licensed under the MIT License.


Thanks for Reading 🙏

GitHub에서 전체 README 보기

설치

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →