Groundx Rag Server

MCP GroundX RAG集成：基于AI的文档搜索服务器

与GroundX RAG平台集成的模型上下文协议（MCP）服务器，使AI助手能够从文档集合中搜索和检索信息。

🚀 特性

• RAG集成：与GroundX的文档搜索功能无缝集成
• MCP协议：AI工具集成的标准协议
• 语义搜索：使用向量嵌入进行高级文档检索
• 实时查询：快速、响应迅速的文档搜索
• 安全的API管理：基于环境的配置

🛠️ 使用的技术

• Python 3 -核心编程语言
• FastMCP -MCP服务器框架
• GroundX SDK -文档搜索和RAG平台
• python dotenv -环境变量管理

📋 先决条件

• Python 3.7+
• GroundX帐户和API密钥
• Git

🔧 安装

1. 克隆存储库

   git clone 
   cd MCP

1. 安装依赖项

   pip install mcp-server-fastmcp groundx python-dotenv

1. 设置环境变量

   cp env.example .env

编辑 .env 文件并添加GroundX API密钥：

   GROUNDX_API_KEY=your_groundx_api_key_here

🚀 用法

1. 启动MCP服务器

   python3 server.py

1. 与MCP客户端连接

服务器提供了一个名为 search_doc_for_rag_context 它接受查询字符串并返回相关的文档摘录。

📁 项目结构

MCP/
├── server.py          # Main MCP server implementation
├── .env               # Environment variables (not in repo)
├── env.example        # Example environment file
├── .gitignore         # Git ignore rules
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── README.md          # This file

🔧 配置

环境变量

• GROUNDX_API_KEY：您的GroundX API密钥（必需）

GroundX数据库

服务器已配置为搜索GroundX数据库ID 19859。要使用其他数据库，请执行以下操作：

1. 更新 id 参数在 server.py:

   response = client.search.content(
       id=YOUR_DATABASE_ID,  # Change this
       query=query,
       n=10,
   )

🛠️ api参考

MCP工具： search_doc_for_rag_context

参数：

• query （string）：用于文档检索的搜索查询

退货：

• string：GroundX数据库的相关文件摘录

例子：

# Query for aircraft specifications
result = search_doc_for_rag_context("MIG 29 aircraft dimensions")

🔒 安全

• API键存储在环境变量中（不存储在代码中）
• .env 文件被排除在版本控制之外
• 使用 env.example 作为配置模板

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 地面X 对于RAG平台
• 模型上下文协议 对于集成标准
• FastMCP 对于服务器框架

📞 支持

对于问题和疑问：

• 在此存储库中创建问题
• 检查 GroundX文件
• 审查 MCP文件