Building a Watsonx.ai Chatbot RAG Server with MCP

基本能力

产品定位

watsonx-rag-mcp-server 是一个检索增强生成（RAG）服务器，旨在通过 IBM Watsonx.ai 和 ChromaDB 提供基于文档的问答功能。

核心功能

1. 文档处理：从 PDF 文件中提取文本并进行分块处理。
2. 向量索引：使用 ChromaDB 存储和检索文档的向量表示。
3. 检索增强生成：结合 Watsonx.ai 的 LLM 能力，基于检索到的文档内容生成回答。
4. MCP 集成：通过 Model Context Protocol (MCP) 暴露功能，支持标准化接口调用。

适用场景

1. 文档问答：基于特定文档（如无人机手册）回答用户问题。
2. 知识库检索：构建和维护特定领域的知识库，支持高效检索。
3. 聊天机器人：集成到聊天应用中，提供基于文档的智能回答。

工具列表

1. chat_with_manual：基于 PDF 文档回答用户问题的工具。

常见问题解答

1. 文档处理失败：确保 PDF 文件可读且未加密。
2. 向量数据库初始化失败：检查 .env 文件中的配置是否正确。
3. Watsonx.ai 连接失败：验证 API 密钥和项目 ID 是否正确。

使用教程

使用依赖

1. Python 3.8+ 已安装。
2. IBM Cloud 账户并配置 Watsonx.ai 服务。
3. pip 用于安装 Python 包。

安装教程

1. 创建并激活虚拟环境： bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
2. 安装依赖： bash pip install -r requirements.txt
3. 配置 .env 文件： dotenv WATSONX_APIKEY=your_watsonx_api_key_here WATSONX_URL=your_watsonx_instance_url_here PROJECT_ID=your_watsonx_project_id_here
4. 放置 PDF 文件到 documents 目录。

调试方式

1. 启动服务器： bash python server.py
2. 运行客户端： bash python client.py
3. 检查日志输出以排查问题。

标签信息

• 安装类型：stdio
• 产品定位：检索增强生成, 文档问答, 知识库检索
• 归类：开发效率

许可证

该项目遵循 None 开源许可条款。