RAG MCP Server

Vector DB 기반 장기 기억 시스템 + 관계 그래프 지원 MCP 서버

기능

핵심 도구

• rag_save - 정보 저장 (auto_link로 자동 관계 생성 가능)
• rag_retrieve - 벡터 유사도 검색
• rag_update - LLM 기반 지능형 병합 (충돌 시 새 정보 우선)
• rag_delete - 문서 삭제 (관계 자동 정리)

관계 그래프

• rag_link - 두 문서 간 관계 생성 (양방향)
• rag_unlink - 관계 제거
• rag_related - 특정 문서의 관련 문서 조회
• rag_graph - 관계 그래프 탐색 (depth 지정 가능)
• rag_stats - 전체 통계 조회

관계 타입

관계	역관계	용도
depends_on	required_by	의존성
part_of	contains	포함 관계
updates	updated_by	업데이트
see_also	see_also	참조 (대칭)
extends	extended_by	확장
contradicts	contradicts	모순 (대칭)
related	related	일반 관계 (대칭)

스택

• FastMCP - MCP 서버 프레임워크
• Pinecone - 벡터 데이터베이스
• Vertex AI - 임베딩 (text-embedding-004) + LLM (Gemini)

설정

cp .env.example .env
# .env 파일에 API 키 설정

환경 변수

변수	설명	기본값
VERTEX_API_KEY	Google Vertex AI API 키	(필수)
PINECONE_API_KEY	Pinecone API 키	(필수)
PINECONE_INDEX_NAME	Pinecone 인덱스명	memory-index
GOOGLE_CLOUD_PROJECT	GCP 프로젝트 ID	-
GOOGLE_CLOUD_LOCATION	GCP 리전	us-central1
AUTO_LINK_THRESHOLD	자동 관계 생성 유사도 임계값	0.75
AUTO_LINK_TOP_K	자동 관계 분석 시 검색할 문서 수	5
FASTMCP_HOST	서버 호스트	0.0.0.0
FASTMCP_PORT	서버 포트	8000

실행

# 의존성 설치
pip install -e .

# 서버 실행
python server.py

배포 위치

• Container: jp1:rag-mcp
• IP: 10.253.100.107:8000