ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバを作りました

はじめに 最近話題のMCP（Model Context Protocol）記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください（お約束）。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります（記事より引用）。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル

[kagehiens]

いい感じにまとまっていて分かりやすい

[uehaj]

CursorやWindsurfなどのAIコーディングツールだとベクトル検索の機能が標準でついていますが、Cline（Roo Code）だとそのような機能がない

[Nunocky]

これ自体をdockerに入れたい。あとはファイルを更新したら自動でインデクシングできれば楽だな。 cli部分の Webインターフェースを作るとかでも

[misshiki]

“MCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル検索ができるpgvectorという機能とMarkItDownライブラリによるドキュメントのマークダウンへの変換を用いています。”