serverless-rag-mcp-server
by: sionic-ai
serverless rag mcp server
📌Overview
Purpose: The Storm MCP (Model Context Protocol) Server enables seamless integration between LLM applications and RAG data sources and tools through an open protocol.
Overview: The Storm MCP Server implements Anthropic's Model Context Protocol, allowing users to connect with the Storm Platform to build custom embedding models and vector databases. Users can easily register via the Sionic AI website to obtain API tokens for creating RAG solutions.
Key Features:
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Context Sharing: Provides a standardized protocol facilitating interaction between LLMs and data sources.
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Tool System: Offers a standardized method for defining and invoking tools (e.g., send_nonstream_chat, list_agents), streamlining tool interactions.
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File Management: Implements file system operations, including uploading, reading, and managing files, enhancing data handling capabilities.
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API Integration: Connects with Storm's API endpoints to provide various functionalities, increasing the server's versatility and performance.
Storm MCP Server with Sionic AI serverless RAG
Korean (한국어)
Storm MCP(Model Context Protocol) Server
Storm MCP(Model Context Protocol) 서버는 LLM 애플리케이션과 RAG 데이터 소스 및 도구들 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다.
Anthropic의 Model Context Protocol을 구현하여 Claude Desktop에서 Storm Platform을 바로 이용합니다.
Sionic AI의 Storm Platform를 통합해서 사용하여 나만의 강력한 임베딩 모델과 벡터DB 제품군을 연결하여 사용할 수 있습니다.
https://sionicstorm.ai 에서 에이전트 단위로 가입하여 API Token을 얻어서 RAG 솔루션을 바로 만드실 수 있습니다.
사용 예시
API Key는 scripts/run.sh
에 존재하는 export STORM_API_KEY=''
에 입력하세요.
주요 기능
- 컨텍스트 공유: LLM과 데이터 소스 간의 상호작용을 위한 표준 프로토콜 제공
- 도구 시스템: 도구를 정의하고 호출하는 표준화된 방식 제공 (send_nonstream_chat, list_agents, list_buckets, upload_document_by_file 등)
- 파일 관리: 파일 업로드, 읽기 및 관리를 위한 파일 시스템 작업 구현
- API 통합: Storm의 API 엔드포인트와 연결하여 다양한 기능 제공
프로젝트 구조
- main.py: MCP 서버를 초기화하고 이벤트 핸들러를 설정
- core/file_manager.py: 파일 작업을 위한
FileSystemManager
클래스 구현 - core/internal_api.py: Storm의 REST API 엔드포인트와 상호 작용하기 위한 API 클라이언트 함수 포함
- tools/tool_definitions.py: MCP 서버에서 사용 가능한 도구 정의
- tools/tool_handlers.py: 도구 작업을 위한 핸들러 구현
- tools/tool_upload_file.py: 자체 MCP 핸들러가 있는 파일 작업을 위한 별도 파일 서버 구현
아키텍처
MCP는 호스트(LLM 애플리케이션), 클라이언트(프로토콜 구현체), 서버(기능 제공자) 간의 3계층 구조로 설계되어 있습니다.
Storm MCP 서버는 이 중 서버 부분을 구현하여 리소스와 도구를 LLM에 제공합니다.
시작하기
Claude Desktop 환경에서 MCP 서버를 연결하려면, 아래와 같은 설정을 적용해야 합니다.
- 설정 파일 열기
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- JSON 내부에 MCP 서버 설정 추가:
{
"mcpServers": {
"storm": {
"command": "sh",
"args": [
"/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
]
}
}
}
Japanese (日本語)
Storm MCP(Model Context Protocol) Server
Storm MCP(Model Context Protocol) サーバーは、LLMアプリケーションとRAGデータソースおよびツール間のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。
AnthropicのModel Context Protocolを実装し、Claude DesktopでStorm Platformを直接利用できます。
Sionic AIの Storm Platform を統合して使用することで、自分だけの強力な埋め込みモデルとベクターDB製品群を接続して利用できます。
https://sionicstorm.ai でエージェント単位で登録してAPIトークンを取得し、すぐにRAGソリューションを作成できます。
使用例
APIキーは scripts/run.sh
の export STORM_API_KEY=''
に入力してください。
主な機能
- コンテキスト共有: LLMとデータソース間の相互作用のための標準プロトコル提供
- ツールシステム: ツールを定義し呼び出すための標準化された方法提供(send_nonstream_chat、list_agents、list_buckets、upload_document_by_fileなど)
- ファイル管理: ファイルのアップロード、読み込み、管理のためのファイルシステム操作を実装
- API統合: StormのAPIエンドポイントと接続し、様々な機能を提供
プロジェクト構造
- main.py: MCPサーバーを初期化し、イベントハンドラーを設定
- core/file_manager.py: ファイル操作のための
FileSystemManager
クラスを実装 - core/internal_api.py: StormのRESTAPIエンドポイントと相互作用するためのAPIクライアント関数を含む
- tools/tool_definitions.py: MCPサーバーで利用可能なツールを定義
- tools/tool_handlers.py: ツール操作のためのハンドラーを実装
- tools/tool_upload_file.py: 独自のMCPハンドラーを持つファイル操作のための別個のファイルサーバーを実装
アーキテクチャ
MCPは、ホスト(LLMアプリケーション)、クライアント(プロトコル実装)、サーバー(機能提供者)間の3層構造で設計されています。
Storm MCPサーバーはこのうちサーバー部分を実装し、リソースとツールをLLMに提供します。
始め方
Claude Desktop 環境でMCPサーバーを接続するには、以下の設定を適用してください。
- 設定ファイルを開く
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- JSON内にMCPサーバー設定を追加:
{
"mcpServers": {
"storm": {
"command": "sh",
"args": [
"/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
]
}
}
}