Minirag MCP

Minirag MCP

MiniRAG - MCPはMCPサーバーラッパーで、MiniRAGプロジェクトを中心に構築され、クライアント管理のLLM推論サンプリングにより、ローカルデバイス上のインテリジェントエージェントプロセスに効率的で信頼性の高い検索強化生成（RAG）サービスを提供することを目的としています。

知識管理と記憶検索ツール #検索強化 #ローカル推論 #MCPサービス #知識グラフ .Python

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 6.9K

更新時間 : 2025-12-12

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MiniRAG - MCPとは？

MiniRAG - MCPは、MiniRAGプロジェクトをベースに構築されたインテリジェントなドキュメント検索ツールで、Model Context Protocol (MCP)標準によりサービスを提供します。小型言語モデルが大型モデルと同様に効率的なドキュメント検索と質問応答を行うことができ、特にリソースが限られたデバイスでの実行に適しています。

MiniRAG - MCPの使い方は？

サーバーを起動するために単純なコマンドを実行し、MCPプロトコルをサポートするクライアント（Claude Desktopなど）で接続するだけです。サーバーが自動的にドキュメント検索、ベクトル化保存、インテリジェントな質問応答を処理し、質問を投げるだけでドキュメントに基づいた正確な回答を得ることができます。

適用シナリオ

個人の知識ベース管理、ローカルドキュメント検索、オフライン質問応答システム、プライバシーに敏感なデータ処理、およびリソースが制限された環境で動作するインテリジェントアシスタントアプリケーションに適しています。

主要機能

インテリジェントなドキュメント検索

2種類の検索アルゴリズムを提供します：基本的なベクトル検索とグラフベースのMiniRAGアルゴリズムで、関連するドキュメント内容をより正確に見つけることができます。

LLMサンプリング管理

MCPクライアントで推論プロセスを管理し、制約付きデコードをサポートして回答の信頼性と正確性を向上させます。

依存関係管理の簡素化

UVツールを使用してPythonの依存関係を管理し、MiniRAGの元の設定の複雑さを回避し、デプロイをより簡単にします。

標準MCP統合

Model Context Protocol標準と完全互換性があり、MCPをサポートするさまざまなクライアントやツールに簡単に統合できます。

利点

リソース効率が高い：小型言語モデル用に最適化されており、限られたハードウェアでも良好に動作します。

プライバシー保護：すべてのデータ処理はローカルで行われ、クラウドにアップロードする必要がありません。

デプロイが簡単：UVツールで依存関係管理が簡素化され、インストールと設定がより便利になります。

標準化されたインターフェース：MCPプロトコルに基づいており、互換性が良好で、統合が容易です。

制限

機能はまだ整備中：ドキュメントの挿入と再インデックス作成機能は開発中です。

検索精度が限られている：大型の商用RAGシステムと比較すると、検索精度がやや不足する可能性があります。

技術的な基礎が必要：デプロイは簡素化されていますが、一定のコマンドライン操作知識が必要です。

コミュニティサポートが少ない：比較的新しいプロジェクトなので、コミュニティリソースとドキュメントが相対的に少ないです。

使い方

環境の準備

システムにPythonとUVツールがインストールされていることを確認してください。UVは高速なPythonパッケージマネージャーと解析器で、依存関係のインストールプロセスを簡素化します。

サーバーの起動

プロジェクトディレクトリで起動コマンドを実行すると、サーバーがバックグラウンドで起動し、クライアントの接続を待ちます。

クライアントの接続

MCPをサポートするクライアント（Claude Desktopなど）でサーバーの接続情報を設定し、MiniRAG - MCPとの接続を確立します。

使用開始

クライアントからサーバーに検索要求を送信し、ドキュメントに基づいたインテリジェントな回答を取得します。

使用例

技術ドキュメント検索

特定のAPIの具体的な使い方やパラメーターの説明を探すときは、直接MiniRAG - MCPに質問すると、技術ドキュメントライブラリから最も関連する情報を見つけます。

社内知識ベース検索

会社の内部のプロセスドキュメント、政策ファイル、またはプロジェクト資料について、自然言語で質問することで必要な情報を迅速に見つけることができます。

学習資料整理

大量の学習ノート、チュートリアル、または電子書籍がある場合、MiniRAG - MCPを使って特定のトピックの内容を迅速に見つけることができます。

よくある質問

MiniRAG - MCPと一般的な検索エンジンの違いは何ですか？

どのようなドキュメント形式を準備する必要がありますか？

このツールはインターネット接続が必要ですか？

検索アルゴリズムをカスタマイズできますか？

システムの応答速度はどの程度ですか？

関連リソース

MiniRAG原プロジェクト

MiniRAGの核心アルゴリズムと理論研究で、基盤技術の原理を理解することができます。

Model Context Protocolドキュメント

MCPプロトコルの公式仕様と標準ドキュメントです。

UVツールドキュメント

Pythonパッケージ管理ツールUVの詳細な使用説明です。

Edgeone Pages MCP Server

EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。

4.8ポイント

Gmail MCP Server

Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。

4.5ポイント

Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。

4.7ポイント

百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。

4.5ポイント

Gitlab MCP Server

GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。

4.3ポイント

UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。

Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。

Sequential Thinking MCP Server

MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。

4.5ポイント

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