Acabo de construir el servidor MCP definitivo para IA multimodal. ¡Te permite hacer RAG sobre audio, video, imágenes y texto! 100% de código abierto, aquí está el desglose completo ... 👇

Antes de sumergirnos, ¡aquí hay una demostración rápida de lo que estamos construyendo! Pila tecnológica: - @pixeltablehq construir la infraestructura de IA multimodal - @crewAIInc orquestar el flujo de trabajo agencial Verifique rápidamente el hilo, luego regrese aquí para obtener una descripción detallada. 🚀

En primer lugar, ¿qué es Pixeltable? Pixeltable es una biblioteca de Python para IA multimodal, que agiliza toda la canalización, desde el almacenamiento de datos hasta la ejecución del modelo. Maneja imágenes, videos, texto y audio sin esfuerzo. Nuestros servidores MCP están construidos sobre Pixeltable.

Descripción general del sistema: - El usuario envía una consulta - El agente del router identifica la modalidad y activa un especialista - El agente especializado envía el contexto relevante al generador de respuestas - El usuario recibe una respuesta coherente ¡Profundicemos en el código!

1️⃣ Configuración de Docker Implemente el servidor MCP de Pixeltable mediante Docker Compose. Esta configuración inicia 4 servidores MCP (documento, audio, imagen y video) con transporte de eventos enviados por el servidor (SSE). Mira esto 👇

2️⃣ Conecte el servidor MCP a CrewAI Con nuestros servidores Pixeltable preparados, ¡integremos los servidores MCP como herramientas en CrewAI! Es bastante fácil, mira 👇 esto

A continuación comenzamos a definir los agentes... 3️⃣ Definir el agente de consulta del enrutador Router Agent dirige las consultas de los usuarios dentro de nuestro sistema, analizándolas para asignar cada una al agente especializado adecuado. Mira esto 👇

4️⃣ Definir agente especialista en imagen Video Specialist Agent utiliza Video MCP Server para sus herramientas. Crea un índice, inserta videos, procesa tanto fotogramas como audio y lo pone a disposición de RAG. Mira esto 👇

Del mismo modo, podemos definir a los demás especialistas: Agentes especialistas en imágenes, audio y documentos Se utiliza el mismo código, que se comparte al final.

5️⃣ Definir el agente de síntesis de respuesta El agente de síntesis sirve como capa de control de calidad final, refinando los resultados de recuperación de agentes especializados en respuestas pulidas y fáciles de usar. Mira esto 👇

6️⃣ Crear flujo agencial de CrewAI Exploremos cómo conectar nuestros equipos de agentes y servidores Pixeltable MCP como herramientas dentro de CrewAI Flow... 👇

Ahora aquí está el video que ingeriremos y haremos RAG. Puedes hacer lo mismo para cualquier modalidad, imágenes, audio, etc. No se requerirían cambios. Verifique el siguiente tweet para ver la consulta y el resultado obtenido ... 👇

¡Hecho! Ahora veamos nuestro flujo de trabajo multimodal, multiagente y con tecnología MCP en acción 🚀 Mira esto 👇

Si te ha resultado interesante, vuelve a compartirlo con tu red. Encuéntrame → @akshay_pachaar ✔️ Para obtener más información y tutoriales sobre LLM, agentes de IA y aprendizaje automático.