project-decision-rag
Semantic search over project-specific decision rules using Chroma, enabling LLMs to retrieve relevant context.
README
Project decision RAG MCP server
Chromaでプロジェクト固有の意思決定ルールを意味検索し、MCPツールとしてLLMに提供するサンプルです。
セットアップ
miseでNode.js・Python・Python仮想環境を管理します。ChromaサーバはPythonパッケージとしてインストールします。
mise trust
mise install
mise run install
mise trust は、プロジェクトの mise.toml を信頼するための初回のみ必要な操作です。詳しくは mise.tomlの信頼 を参照してください。
Python 3.12.0の配布バイナリにはGitHub Artifact Attestationがないため、mise.tomlではPythonに限ってこの検証を無効化しています。また、仮想環境にはpipをseedし、mise run installでもpipを復旧してから依存関係をインストールします。
Chromaサーバを別のターミナルで起動し、ルールを登録します。
mise run start-chroma
mise run ingest
MCPクライアントからは、次のコマンドをstdioサーバとして登録します。
mise run start-mcp
デフォルトでは 127.0.0.1:8000 の project-decision-rules-multilingual-v1 コレクションを使用します。日本語検索に対応した Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 をEmbeddingモデルとして使用します。変更する場合は CHROMA_HOST、CHROMA_PORT、CHROMA_SSL、CHROMA_COLLECTION、CHROMA_EMBEDDING_MODEL を設定してください。
Embeddingモデルを変更した場合は、登録時と検索時で同じモデルを使う必要があります。既存のコレクションとベクトルが混ざらないよう、別のCHROMA_COLLECTIONを指定するか、対象コレクションへmise run ingestを実行してください。
ツール
find_project_decisions(query) に質問や状況を渡すと、Chromaで関連ルールを検索し、検索結果のIDから正式なルールを読み込んで返します。
正式なルールは src/rules.ts、検索インデックスへの投入は src/ingest-rules.ts で管理します。
mise run build
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.