rag - mcpは過度に設計された検索強化生成システムで、Pythonサーバーを通じてさまざまなテキスト検索モード（意味検索、質問応答検索、スタイル検索）を提供し、PostgreSQLとpgvectorを使用してテキスト埋め込みベクトルを保存し、AIエージェントとの対話をサポートします。アーキテクチャは複雑ですが拡張可能です。

MCP RAGサーバーは、Model Context Protocolに基づく検索拡張生成サービスで、ローカライズされたツール（ChromaDBとOllama）を使用してプロジェクトのドキュメントを自動的にインデックス化し、接続されたLLMにコンテキスト強化機能を提供します。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と検索強化生成（RAG）を組み合わせた軽量級のマルチエージェントAIシステムを商業分析に使用する例を示しています。システムは、複数の専用ツールサーバーを調整することで、自然言語での商業データの統計分析と知識検索機能を提供し、モジュール化設計により拡張が容易で、LLMバックエンドの切り替えも可能です。

R2R MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)とR2Rシステムを統合したサービスで、ClaudeなどのMCP互換モデルとの対話機能を提供し、知識ベースへのアクセス、コンテキスト検索、拡張生成(RAG)などの機能をサポートします。