Serverless Rag MCP Server

🚀 风暴模型上下文协议（Storm MCP）服务器与Sionic AI无服务器RAG

风暴 MCP（模型上下文协议）服务器是一个支持大语言模型（LLM）应用程序与 RAG 数据源及工具之间平滑交互的开源协议。通过实现 Anthropic 的 Model Context Protocol，可以在 Claude Desktop 等平台上使用。Sionic AI 的 风暴平台 基于 RAG 技术构建，该服务器可与 Sionic AI 的服务结合，为用户提供更多功能。通过此服务器，可以实现 LLM 与 RAG 数据之间的平滑交互，并支持多种工具和文件管理操作。

🚀 快速开始

在 Claude Desktop 环境中启动 MCP 服务器，请按照以下步骤配置：

1. 打开设置文件：

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

2. 添加 MCP 服务器配置：

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

✨ 主要特性

1. 模型上下文协议支持：实现 Anthropic 的 Model Context Protocol，与 Claude Desktop 等 LLM 平台集成。
2. RAG 数据处理：提供文档上传、分类、检索等功能，支持 RAG 任务的执行。
3. 工具系统：支持 send_nonstream_chat、list_agents、list_buckets、upload_document_by_file 等多种工具的定义与调用。
4. 文件管理：提供文件的上传、下载、删除等文件系统操作功能。
5. API 集成：与风暴平台的 REST API 对接，提供多样化服务。

📦 安装指南

前提条件

在设置风暴 MCP 服务器之前，请确保您具备以下条件：

1. 操作系统：Linux、macOS 或 Windows（推荐使用 Linux）。
2. Python 版本：Python 3.8 或更高版本。
3. 依赖项：确保安装了所有必要的库。

安装步骤

1. 克隆仓库：

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

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行服务器：

   python main.py
   

📚 详细文档

配置

服务器可以使用 JSON 文件进行配置：

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

安全与隐私

• 认证：可以使用 API 密钥或令牌来管理安全访问。
• 数据保护：为了数据安全，建议使用加密通信通道。

优点

• 提高生产力：促进 LLM 和 RAG 系统之间的高效协作，提升任务性能。
• 增强灵活性：支持多种配置和集成，以满足不同需求。
• 成本效益：优化资源使用，增强可扩展性，实现经济高效的运营。

故障排除

常见问题可能包括连接错误、性能瓶颈和安全问题。有关详细的故障排除步骤，请参考 故障排除指南。

参考资料

如需更多信息，请访问：

• 风暴 MCP 服务器主页
• GitHub 仓库
• 综合文档

🔧 技术细节

MCP 的架构分为以下三层：

1. 宿主（LLM 应用程序）：用户发送请求并接收响应的交互式 AI 平台。
2. 客户端（协议实现）：实现 MCP 协议并与宿主通信。
3. 服务器（功能提供者）：提供资源和工具，处理各项任务。

📄 许可证

文档中未提及相关内容。