Agentic RAG Telegram Bot + MCP Managed RAG

Двухсервисный проект:

• mcp-managed-rag — MCP-сервер (SSE), который ходит в Evolution Managed RAG и отдает агенту релевантный контекст по запросу пользователя.
• bot-managed-rag — Telegram-бот c LangGraph (ReAct-агент) и GigaChat, который вызывает удаленный MCP-инструмент и стримит ответ пользователю.

Архитектура (вкратце)

1. Пользователь пишет боту в Telegram.
2. Агент (GigaChat + tool) вызывает инструмент request_to_rag на удаленном MCP-сервере по URL.
3. MCP-сервер обращается к Managed RAG, форматирует найденные документы в удобный контекст и возвращает его агенту.
4. Ответ LLM стримится в Telegram через редактирование сообщения.

Требования

• Аккаунт/доступ к Evolution Managed RAG (ключи сервисного аккаунта)
• Токен Telegram-бота
• Доступ к GigaChat API

Переменные окружения

bot-managed-rag:

• TELEGRAM_BOT_TOKEN — токен Telegram-бота
• MCP_SERVER_URL — URL SSE эндпоинта MCP (например, http://localhost:8003/sse)
• MCP_RAG_TOOL_NAME — имя инструмента на MCP-сервере. Укажите: request_to_rag
• MCP_TRANSPORT — транспорт MCP, сейчас поддержан sse
• GIGACHAT_CREDENTIALS — ключ авторизации для GigaChat
• GIGACHAT_SCOPE - версия API
• GIGACHAT_MODEL - Название модели
• GIGACHAT_TEMPERATURE - температура ответа
• GIGACHAT_VERIFY_SSL — true|false
• STREAM_EDIT_INTERVAL_SEC — интервал редактирования сообщения
• STREAM_MIN_CHARS_DELTA — минимальный накопленный текст для редактирования

mcp-managed-rag:

• SERVICE_ACCOUNT_KEY_ID — ID ключа сервисного аккаунта (не обязательно)
• SERVICE_ACCOUNT_KEY_SECRET — секрет ключа сервисного аккаунта (не обязательно)
• EVOLUTION_PROJECT_ID — ID проекта
• KNOWLEDGE_BASE_ID — ID базы знаний
• KNOWLEDGE_BASE_VERSION_ID — ID версии базы знаний
• RETRIEVE_LIMIT — лимит возвращаемых документов

Быстрый старт через Docker Compose

Запустите:

docker compose up --build