# 検索強化

このプロジェクトは、AWSのサーバーレスアーキテクチャに基づくRAG（検索強化生成）サービスで、Lambda、OpenSearch Serverless、S3を使用してドキュメントの保存と検索を実現し、API Gatewayを通じてMCPプロトコルのインターフェースを提供し、OpenAIを埋め込みと生成に統合しています。

Cohere MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したサーバーで、Cohere APIを統合して多言語モデルと高度な検索機能を提供します。

Claude Code用に設計されたDuckDuckGo検索プラグインで、ウェブ検索、結果の詳細情報の取得、関連検索提案などの機能を提供し、高度なフィルタリングとコンテンツ探索をサポートします。

mcp - rag - serverは、Model Context Protocol（MCP）に基づく検索強化生成（RAG）サーバーで、プロジェクトドキュメントをインデックス化することで、接続されたLLMに関連するコンテキストを提供します。ChromaDBとOllamaを使用してローカルストレージと埋め込み生成を実現し、複数のファイル形式をサポートし、Dockerを使用して迅速にデプロイできます。

Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索強化生成（RAG）機能を提供し、Cursor IDEやClaude Desktopなどのクライアントを統合して、分野知識の質問応答、スマート検索、コンテキスト認識の応答生成を実現します。

Gemini MCP Serverは、Go言語で開発された単一の実行可能ファイルで、Google Gemini APIのモデル制御プロトコルサーバーを統合しています。動的なモデルアクセス、高度なコンテキストキャッシュ、スマートなファイル処理、強化された検索機能を提供し、コード分析、創作的なライティング、事実調査などの様々なアプリケーションシナリオをサポートします。