mcp_agentic_rag

@sandovalmedeiros/mcp_agentic_rag

0 Stars 176 次浏览 sandovalmedeiros 更新于 2026-08-23

MCP 服务配置

复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用

{
  "mcpServers": {
    "mcp-rag-app": {
      "args": [
        "C:Seu_Pathmcp_agentic_ragserver.py"
      ],
      "command": "python",
      "host": "127.0.0.1",
      "port": 8080,
      "timeout": 30000
    }
  }
}

服务介绍

MCP Agentic RAG com Qdrant e Bright Data

Este projeto implementa um servidor MCP (Model Context Protocol) com ferramentas inteligentes para:

Buscar respostas em uma base vetorial de perguntas frequentes sobre machine learning
Realizar pesquisas web usando proxy premium da Bright Data
Usar agentes via Claude Desktop com prompts estruturados

Tecnologias

LlamaIndex com modelo nomic-embed-text-v1.5
Qdrant como banco vetorial local (via Docker)
Bright Data para scraping com proxy
Claude Desktop como cliente LLM
FastMCP como servidor MCP
Python 3.11+

Configurao rpida

1. Clone o projeto e crie o ambiente

git clone https://seurepo.com/mcp_agentic_rag.git
cd mcp_agentic_rag
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2. Configure seu arquivo `.env`

Crie o arquivo .env com suas credenciais Bright Data:

BRIGHT_DATA_USERNAME=brd-customer-usuario-zone-nomezona
BRIGHT_DATA_PASSWORD=sua_senha

3. Suba o Qdrant via Docker

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 ^
-v ${PWD}/qdrant_storage:/qdrant/storage ^
qdrant/qdrant

4. Ingesto de FAQ no banco vetorial

python ingest_faq.py

Voc ver mensagens como:

 Coleo 'ml_faq_collection' populada com sucesso no Qdrant.

5. Inicie o servidor MCP

python server.py

6. Configure o Claude Desktop

Adicione este contedo ao seu config.json em:

Claude Desktop > Settings > MCP Servers

{
  "mcpServers": {
    "mcp-rag-app": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Seu_Path\\mcp_agentic_rag\\server.py"],
      "host": "127.0.0.1",
      "port": 8080,
      "timeout": 30000
    }
  }
}

Como usar

Prompt 1 Buscar em base FAQ:

Voc  um assistente especializado em aprendizado de mquina.
Use a ferramenta "machine_learning_faq_retrieval_tool" para responder perguntas como:

"Como evitar overfitting em modelos de machine learning?"

Prompt 2 Pesquisa via Bright Data:

Voc  um assistente de conhecimento geral.
Use "bright_data_web_search_tool" para perguntas como:

"Qual o impacto atual da inteligncia artificial no setor bancrio brasileiro?"

Scripts teis

ingest_faq.py Gera embeddings e popula Qdrant com FAQ
server.py Inicia o servidor MCP com as ferramentas
teste.py Faz busca manual na coleo FAQ para debug
prompt_1.yml, prompt_2.yml Exemplos para Claude Desktop
rag_code.py Lgica de vetorizao e busca
.env Armazena credenciais do Bright Data
config.json Registro local de servidor MCP no Claude

Informao - Este projeto foi adaptado do projeto mcp_agentic_rag

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