Mcp
Integrates multiple AI models and implements retrieval-augmented generation (RAG) alongside large language models (LLMs). Supports PDF and OCR processing for enhanced data handling while providing a simplified setup for backend and frontend deployment.
Author
Teeksss
No License
Quick Info
GitHub Stars 0 
Weekly Downloads 0 Tools 1
Last Updated 28/4/2025
Actions
Tags
ocr document retrieval document processing ocr processing processing teeksss
MCP Server (Multi-Model + RAG + LLM Platform)
Kurulum Rehberi
Gereksinimler
- Python 3.9+
- Node.js 16+ (frontend için)
- Tesseract (OCR desteği için)
- (Linux/Mac:
sudo apt install tesseract-ocrveyabrew install tesseract) - pip veya poetry (isteğe bağlı)
1. Backend Kurulumu
a) Sanal Ortam Oluştur
python -m venv venv
source venv/bin/activate
b) Bağımlılıkları Yükle
pip install -r requirements.txt
# veya
poetry install
c) Ortam Değişkenleri
.env dosyasını oluştur:
cp .env.example .env
Gerekirse OPENAI_API_KEY ve diğer alanları doldur.
d) Veritabanını Başlat
python -c "from src.models.database import init_db; init_db()"
e) Sunucuyu Çalıştır
uvicorn src.main:app --reload
- Uygulama arayüzü: http://localhost:8000/docs
2. Frontend (Web) Kurulumu
cd web
npm install
npm start
- Arayüz: http://localhost:3000
3. Notlar
- PDF/OCR için Tesseract kurulmalı.
- LLM entegrasyonu için
OPENAI_API_KEYveya HuggingFace modeli indirecek internet bağlantısı gereklidir. - Vektör veritabanı ve LLM eklemek için ilgili Python dosyalarından kolayca genişletebilirsiniz.