Home File Agent
MCP server that provides secure read-only access to a local folder, enabling file listing, reading, semantic search (RAG), and indexing status via natural language, integrated with Claude Desktop and a custom agent loop.
README
Домашній файловий агент (Home File Agent)
Навчальний курсовий MCP-проєкт: агент, який працює з файлами в одній заданій
локальній папці — шукає за змістом (RAG), читає, звітує про власний стан.
Клієнт — Claude Desktop (MCP-конектор) або власний agent_loop.py.
Архітектура одним абзацом
Claude (LLM) ↔ MCP-сервер (server.py, FastMCP) ↔ локальна папка (файли) +
Voyage AI (ембединги) + Chroma (векторна БД, локальна). Усі операції з
файлами проходять через sandbox-перевірку кореневої папки. Повна архітектурна
схема — окремо, у Draw.io (додається до захисту).
Джерела даних
| Джерело | Роль | Де живе |
|---|---|---|
Локальна папка (AGENT_ROOT_DIR) |
Основні дані користувача (txt, md, pdf, docx, xml, xlsx, xls) | На диску користувача |
Voyage AI (voyage-4-lite) |
Ембединги для семантичного пошуку | Зовнішній API |
| Chroma | Векторна БД для RAG-пошуку | Локально, .chroma_index/ |
Встановлення
cd C:\Home_agen_LLM
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
Налаштування оточення
Створи .env:
ANTHROPIC_API_KEY=<потрібен лише для agent_loop.py, не для Claude Desktop> VOYAGE_API_KEY=<з voyageai.com> AGENT_ROOT_DIR=C:\Home_agen_LLM\test_data
Локальний запуск через Claude Desktop (основний спосіб)
- Settings → Developer → Edit Config у Claude Desktop.
- Додай у
claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"home-file-agent": {
"command": "C:\\Home_agen_LLM\\venv\\Scripts\\python.exe",
"args": ["C:\\Home_agen_LLM\\server.py"],
"env": {
"AGENT_ROOT_DIR": "C:\\Home_agen_LLM\\test_data",
"VOYAGE_API_KEY": "<ключ>"
}
}
}
}
- Повний вихід із Claude Desktop і повторний запуск.
- У чаті: "Проіндексуй мою папку", потім будь-яке питання по вмісту.
Локальний запуск через власний цикл (agent_loop.py, ДЗ1-доказ)
python agent_loop.py
Потребує ANTHROPIC_API_KEY в .env.
Доступні tools
list_folder(path="")— список файлів/підпапокread_file(path)— вміст файлу (txt, md, pdf, docx, xml, xlsx, xls)reindex()— перебудова RAG-індексу (запускати після зміни файлів)search_files(query, top_k=5)— семантичний пошукstatus()— стан індексу (для моніторингу)
Тести
pip install pytest pytest-asyncio ruff
pytest tests/ -v
ruff check .
Docker / хмарний варіант
docker build -t home-file-agent .
docker run -i -p 8080:8080 `
-e VOYAGE_API_KEY=<ключ> `
-e AGENT_ROOT_DIR=/data `
-v C:\Home_agen_LLM\test_data:/data `
home-file-agent
Моніторинг
agent.log— структуровані логи (без вмісту файлів)python check_health.py— перевірка свіжості індексу й аномалій у логах (exit code 0/1)- tool
status()— те саме, але прямо з чату
Безпека
Детально — у PROMPT_BOOK.md. Коротко: read-only, sandbox на кореневу папку,
allowlist розширень, ліміт розміру файлу, rate limiting, приховані файли
недоступні, логи без вмісту.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.