RAT MCP Server (Retrieval Augmented Thinking)

简介

RAT (检索增强思维) MCP 服务器结合 DeepSeek 的推理能力与多种响应模型 (Claude 3.5, GPT-4, Gemini 等)，通过两阶段处理实现更强大的 AI 交互。

快速安装

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/newideas99/RAT-retrieval-augmented-thinking-MCP.git
cd rat-mcp-server

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 编辑 .env 文件添加 API 密钥
# 4. 构建服务器
npm run build

配置环境

创建 .env 文件，添加以下内容：

# 必需的 API 密钥
DEEPSEEK_API_KEY=您的_deepseek_api_key
OPENROUTER_API_KEY=您的_openrouter_api_key

# 可选配置
ANTHROPIC_API_KEY=您的_anthropic_api_key
DEFAULT_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022
OPENROUTER_MODEL=openai/gpt-4

与 Cline 集成

在 cline_mcp_settings.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "rat": {
      "command": "/path/to/node",
      "args": ["/path/to/rat-mcp-server/build/index.js"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "您的密钥",
        "OPENROUTER_API_KEY": "您的密钥",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "您的密钥",
        "DEFAULT_MODEL": "claude-3-5-sonnet-20241022",
        "OPENROUTER_MODEL": "openai/gpt-4"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

使用方法

在 Cline 中使用以下代码调用工具：

use_mcp_tool({
  server_name: "rat",
  tool_name: "generate_response",
  arguments: {
    prompt: "您的问题",
    showReasoning: true,   // 可选：显示推理过程
    clearContext: false    // 可选：清除对话历史
  }
});

主要特性

• 两阶段推理：DeepSeek 进行分析，其他模型生成最终回答
• 自动保存对话历史与上下文管理
• 支持 Claude、GPT-4、Gemini 等多种模型
• 可配置的上下文大小限制

开发模式

npm run watch  # 启用自动重建

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基于 Skirano 的 RAT 概念，遵循 MIT 许可证。