semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mcp-server-rag 0.2.0
MCP RAG server
Requires Python: >=3.10

# MCP Server RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) server for MCP (Model Control Protocol). This server provides vector-based document retrieval functionality to enhance LLM interactions with contextual information.

## Overview

The MCP Server RAG implementation provides a bridge between your LLM applications and document collections, offering:

- Vector-based document search using ChromaDB and Sentence Transformers
- Multiple specialized collections (liv, ken, ufa, sap commerce)
- Strongly typed API responses
- Integration with the MCP server infrastructure

## Installation

```bash
pip install rag-mcp-server
```

## Usage

After installation, you can run the server with:

```bash
mcp-server-rag
```

Or using Python module syntax:

```bash
python -m mcp_server_rag
```

## Features

- Vector-based search for contextual document retrieval
- Persistent storage of document embeddings via ChromaDB
- Multiple collection support for domain-specific searches
- Configurable via environment variables
- Fully typed response objects with detailed metadata
- Seamless integration with the MCP protocol

## Available Collections

The server provides access to four specialized collections:

- `liv-rag`: LIV document collection (`retrieve_liv_context` tool)
- `ken-rag`: Kennametal document collection (`retrieve_ken_context` tool)
- `ufa-rag`: UFA document collection (`retrieve_ufa_context` tool)
- `sap-comm-rag`: SAP Commerce document collection (`retrieve_sap_comm_context` tool)

## Configuration

The following environment variables can be used to configure the server:

| Variable | Description | Default |
|----------|-------------|--------|
| `RAG_PERSIST_DIR` | Directory where ChromaDB will store its data | `~/Documents/chroma_db` |
| `RAG_EMBEDDING_MODEL` | Path or name of the Sentence Transformer model | `~/LLM/huggingface/hub/models--sentence-transformers--all-MiniLM-L6-v2/...` |
| `RAG_N_RESULTS` | Default number of results to return from searches | `5` |

## Dependencies

- click
- mcp (version 1.2.0 or higher)
- chromadb
- sentence-transformers

## Development

### Building and Publishing

The repo includes a `publish.sh` script that helps with building and publishing the package.

```bash
./publish.sh
```

This script will clean previous build artifacts, install build dependencies, build the package, and check it before providing instructions for publishing to PyPI.

## License

MIT
Cinance 0.0.1
Library with several features including [get_candle_data_about_minutes, get_candle_data_in_minute, get_candle_data_market, get_candle_data_in_range, get_symbol_list]
Requires Python: >=3.6
Keywords: get_candle_data_about_minutes, get_candle_data_in_minute, get_candle_data_market, get_candle_data_in_range, get_symbol_list

# Cinance

Cinance là thư viện Python dùng để xem giá coin crypto theo khoảng thời gian nhất định 

## Cách cài đặt
```bash
pip install Cinance 
```

## Cách cập nhật
```bash
pip install --upgrade Cinance
```

## Cách sử dụng 

### [1] lấy giá trong khoảng thời gian (từ hiện tại -> quá khứ)  
```bash
from requests_candle_data import*
data = get_candle_data_about_minutes(symbol="BTC", interval="1m", limit=10)
for candle in data:
    print(json.dumps(candle, indent=4))  
```

### [2] lấy giá trong 1 phút
```bash 
print(get_candle_data_in_minute(symbol="BTC", interval="1m"))     
```

### [3] lấy giá hiện tại của thị trường 
```bash
print(get_candle_data_market(symbol="BTC"))
```

### [4] Lấy giá trong khoảng phạm vi thời gian (quá khứ xa -> quá khứ gần)
```bash
data = get_candle_data_in_range(symbol="BTC", interval="1m", start_time="2025-04-19T01:00:00", end_time="2025-04-19T01:10:00")
for candle in data:
    print(json.dumps(candle, indent=4, default=str))
```

### [5] lấy danh sách cặp giao dịch
```bash
print(get_symbol_list())
```

## Lời kết 
```bash
* Một số điểm chính:

-> Mô tả về thư viện và chức năng của nó
-> Mô tả cách sử dụng của mỗi hàm 
```

## CUỐI CÙNG CẢM ƠN CÁC BẠN ĐÃ TIN DÙNG THƯ VIỆN CỦA MÌNH