Serverless Rag MCP Server

🚀 ストームMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーとSionic AIのサーバーレスRAG

ストームMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションとRAGデータソースおよびツール間のシームレスな統合を可能にするオープンソースプロトコルです。Sionic AIのサービスと連携することで、ユーザーにより多くの機能を提供します。

🚀 クイックスタート

Storm MCP(モデル コンテキスト プロトコル) サーバー

Storm MCP(モデル コンテキスト プロトコル) サーバーは、大規模言語モデル(LLM) アプリケーションとRAGデータソースおよびツール間のスムーズな統合を可能にするオープンプロトコルです。Anthropicの Model Context Protocol を実装し、Claude DesktopでStormプラットフォームを利用できます。

Sionic AIのStormプラットフォームはRAG技術を基盤とした製品であり、このサーバーはSionic AIのサービスと連携してユーザーにより多くの機能を提供します。このサーバーを通じてLLMとRAGデータ間の相互作用をスムーズに管理し、さまざまなツールやファイル管理を行うことが可能です。

開始方法

Claude Desktop 環境でMCPサーバーを接続するには次の設定を適用します。

1. 設定ファイルを開く:

   code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   

2. MCPサーバー設定を追加:

   {
     "mcpServers": {
       "storm": {
         "command": "sh",
         "args": [
           "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
         ]
       }
     }
   }
   

✨ 主な機能

1. モデル コンテキスト プロトコル サポート: AnthropicのModel Context Protocolを実装し、Claude DesktopなどのLLMプラットフォームと統合します。
2. RAGデータ処理: 文書のアップロード、分類、検索機能を提供してRAG作業を行えます。
3. ツール システム: send_nonstream_chat, list_agents, list_buckets, upload_document_by_fileなどのツールを定義し呼び出すことができます。
4. ファイル管理: ファイルのアップロード、ダウンロード、削除などのファイルシステム作業を支援します。
5. API 統合: StormプラットフォームのREST APIと接続してさまざまな機能を提供します。

📦 インストール

前提条件

• オペレーティングシステム: Linux, macOS, Windows（推奨: Linux）
• Pythonバージョン: Python 3.8以上
• 依存関係: 必要なライブラリをすべてインストールしてください。

インストール手順

1. リポジトリのクローン:

   git clone https://github.com/your-repository.git
   cd mcp-server
   

2. 依存関係のインストール:

   pip install -r requirements.txt
   

3. サーバー起動:

   python main.py
   

💻 使用例

基本的な使用法

Claude Desktop環境でMCPサーバーを接続する設定例です。

1. 設定ファイルを開く:

   code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   

2. MCPサーバー設定を追加:

   {
     "mcpServers": {
       "storm": {
         "command": "sh",
         "args": [
           "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
         ]
       }
     }
   }
   

📚 詳細ドキュメント

プロジェクト構成

• main.py: MCPサーバーを初期化し、イベントハンドラーを設定します。
• core/file_manager.py: ファイル作業を 위한 FileSystemManagerクラスを定義します。
• core/internal_api.py: StormプラットフォームのREST APIと通信するためのAPIクライアント関数を含みます。
• tools/tool_definitions.py: MCPサーバーで使用するツール들을定義します。
• tools/tool_handlers.py: ツール作業を行うためのハンドラーを実装します。
• tools/tool_upload_file.py: ファイル アップロード専用のハンドラーとファイル サーバーを実装します。

アーキテクチャ

MCPは以下のように3つのレイヤで構成されます:

1. ホスト (LLMアプリケーション): ユーザがリクエストを送信し、レスポンスを受け取るインタラクティブAIプラットフォームです。
2. クリアント (プロトコル実装): MCPプロトコルを実装してホストと通信します。
3. サーバー (機能提供者): リソースおよびツールを提供し、作業を行います。

設定

サーバーはJSONファイルを使用して設定できます:

{
  "mcp_servers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigurðjóansson/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}

セキュリティとプライバシー

• 認証: APIキーまたはトークンを使用して安全なアクセスを管理できます。
• データ保護: データセキュリティのために、暗号化された通信チャネルを推奨します。

トラブルシューティング

一般的な問題には、接続エラー、パフォーマンスのボトルネック、セキュリティ上の懸念が含まれる場合があります。詳細なトラブルシューティング手順については、トラブルシューティングガイド を参照してください。

関連リンク

• ストームMCPサーバーのホームページ
• GitHubリポジトリ
• 包括的なドキュメント