Storm MCP 服务器与 Sionic AI 无服务器 RAG

by sionic-ai

Storm MCP 服务器通过模型上下文协议(Model Context Protocol)实现了LLM应用程序与RAG(检索增强生成)数据源和工具之间的无缝集成。需要在环境变量STORM_API_KEY中配置API密钥,该密钥在scripts/run.sh文件中设置。

Developer toolsstdioCommunity

Repository-wide counts · Cached 2026-03-07

Overview

The Storm MCP 服务器与 Sionic AI 无服务器 RAG MCP server is a publicly available project. Review the upstream repository for installation instructions, supported tools, compatibility, permissions, and current maintenance status.

Configuration

Configuration, transport, authentication, and runtime requirements vary by project. Open the repository before connecting and use the smallest set of credentials and permissions required.

Open the Storm MCP 服务器与 Sionic AI 无服务器 RAG repository to read the latest documentation.

KEEP EXPLORING

Compare source, connection, and authentication details before choosing an implementation.

View the complete category

模型上下文协议服务器

modelcontextprotocol

Community

一组用于模型上下文协议(MCP)的参考实现,展示了对大型语言模型(LLM)工具和数据源的安全且受控的访问方式。

Context7 Platform - Up-to-date Code Docs For Any Prompt

upstash

Community

Context7 MCP server providing up-to-date, version-specific documentation and code examples for libraries, enabling coding agents to fetch accurate docs and code snippets. Requires an API key for higher rate limits, passed via CONTEXT7_API_KEY header.

Playwright MCP

Microsoft Corporation

Community

A Model Context Protocol (MCP) server that provides browser automation capabilities using Playwright. Enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots, bypassing the need for screenshots or visually-tuned models.

AIHawk

feder-cr

Community

AIHawk is an anti detect browser and web browsing agent, open source, with an MCP server for coding agents: undetected, no captchas, no blocks. It requires an OpenRouter API key for the standalone web UI mode, which can be provided via the --openrouter-key flag or the OPENROUTER_API_KEY environment variable or a .env file in the running directory.

FROM THE SOURCE

Repository README

Build-time snapshot · Retrieved 2026-10-05

View original

Storm MCP Server with Sionic AI serverless RAG

Korean (한국어)

Storm MCP(Model Context Protocol) Server

Storm MCP(Model Context Protocol) 서버는 LLM 애플리케이션과 RAG 데이터 소스 및 도구들 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다. Anthropic의 Model Context Protocol을 구현하여 Claude Desktop에서 Storm Platform을 바로 이용합니다.

Sionic AI 의 Storm Platform 를 통합해서 사용하여 나만의 강력한 임베딩 모델과 벡터DB 제품군을 연결하여 사용할 수 있습니다. https://sionicstorm.ai 에서 에이전트 단위로 가입하여서 API Token을 얻어서 RAG 솔루션을 바로 만드실 수 있습니다.

사용 예시

example image example image 2 example image 3

API Key는 scripts/run.sh 에 존재하는 export STORM_API_KEY='' 에 입력하세요.

주요 기능
  • 컨텍스트 공유: LLM과 데이터 소스 간의 상호작용을 위한 표준 프로토콜을 제공합니다.
  • 도구 시스템: 도구를 정의하고 호출하는 표준화된 방식을 제공합니다(send_nonstream_chat, list_agents, list_buckets, upload_document_by_file 등).
  • 파일 관리: 파일 업로드, 읽기 및 관리를 위한 파일 시스템 작업을 구현합니다.
  • API 통합: Storm의 API 엔드포인트와 연결하여 다양한 기능을 제공합니다.
프로젝트 구조
  • main.py: MCP 서버를 초기화하고 이벤트 핸들러를 설정합니다.
  • core/file_manager.py: 파일 작업을 위한 FileSystemManager 클래스를 구현합니다.
  • core/internal_api.py: Storm의 REST API 엔드포인트와 상호 작용하기 위한 API 클라이언트 함수를 포함합니다.
  • tools/tool_definitions.py: MCP 서버에서 사용 가능한 도구를 정의합니다.
  • tools/tool_handlers.py: 도구 작업을 위한 핸들러를 구현합니다.
  • tools/tool_upload_file.py: 자체 MCP 핸들러가 있는 파일 작업을 위한 별도의 파일 서버를 구현합니다.
아키텍처

MCP는 호스트(LLM 애플리케이션), 클라이언트(프로토콜 구현체), 서버(기능 제공자) 간의 3계층 구조로 설계되었습니다. Storm MCP 서버는 이 중 서버 부분을 구현하여 리소스와 도구를 LLM에 제공합니다.

시작하기

Claude Desktop 환경에서 MCP 서버를 연결하려면, 아래와 같은 설정을 적용해야 합니다.

example image

  1. 설정 파일 열기
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  1. JSON 내부에 MCP 서버 설정 추가:
{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}

Japanese (日本語)

Storm MCP(Model Context Protocol) Server

Storm MCP(Model Context Protocol) サーバーは、LLMアプリケーションとRAGデータソースおよびツール間のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。 AnthropicのModel Context Protocolを実装し、Claude DesktopでStorm Platformを直接利用できます。

Sionic AI の Storm Platform を統合して使用することで、自分だけの強力な埋め込みモデルとベクターDB製品群を接続して利用できます。 https://sionicstorm.ai でエージェント単位で登録してAPIトークンを取得し、すぐにRAGソリューションを作成できます。

使用例

example image example image 2 example image 3

APIキーは scripts/run.sh の export STORM_API_KEY='' に入力してください。

主な機能
  • コンテキスト共有: LLMとデータソース間の相互作用のための標準プロトコルを提供します。
  • ツールシステム: ツールを定義し呼び出すための標準化された方法を提供します(send_nonstream_chat、list_agents、list_buckets、upload_document_by_fileなど)。
  • ファイル管理: ファイルのアップロード、読み込み、管理のためのファイルシステム操作を実装します。
  • API統合: StormのAPIエンドポイントと接続し、様々な機能を提供します。
プロジェクト構造
  • main.py: MCPサーバーを初期化し、イベントハンドラーを設定します。
  • core/file_manager.py: ファイル操作のためのFileSystemManagerクラスを実装します。
  • core/internal_api.py: StormのRESTAPIエンドポイントと相互作用するためのAPIクライアント関数を含みます。
  • tools/tool_definitions.py: MCPサーバーで利用可能なツールを定義します。
  • tools/tool_handlers.py: ツール操作のためのハンドラーを実装します。
  • tools/tool_upload_file.py: 独自のMCPハンドラーを持つファイル操作のための別個のファイルサーバーを実装します。
アーキテクチャ

MCPは、ホスト(LLMアプリケーション)、クライアント(プロトコル実装)、サーバー(機能提供者)間の3層構造で設計されています。Storm MCPサーバーはこのうちサーバー部分を実装し、リソースとツールをLLMに提供します。

始め方

Claude Desktop 環境でMCPサーバーを接続するには、以下の設定を適用する必要があります。

example image

  1. 設定ファイルを開く
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  1. JSON内にMCPサーバー設定を追加:
{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}