Acabei de construir o servidor MCP definitivo para IA multimodal. Ele permite que você faça RAG em áudio, vídeo, imagens e texto! 100% de código aberto, aqui está o detalhamento completo ... 👇

Antes de nos aprofundarmos, aqui está uma demonstração rápida do que estamos construindo! Pilha de tecnologia: - @pixeltablehq construir a infraestrutura de IA multimodal - @crewAIInc para orquestrar o fluxo de trabalho agêntico Verifique rapidamente o tópico e retorne aqui para obter uma visão geral detalhada. 🚀

Em primeiro lugar, o que é Pixeltable? Pixeltable é uma biblioteca Python para IA multimodal, simplificando todo o pipeline, desde o armazenamento de dados até a execução do modelo. Lida com imagens, vídeos, texto e áudio sem esforço. Nossos servidores MCP são construídos sobre o Pixeltable.

Visão geral do sistema: - O usuário envia uma consulta - O agente do roteador identifica a modalidade e aciona um especialista - O agente especialista envia contexto relevante para o gerador de resposta - O usuário recebe uma resposta coerente Vamos mergulhar no código!

1️⃣ Configuração do Docker Implante o servidor Pixeltable MCP usando o Docker Compose. Essa configuração inicia 4 servidores MCP (documento, áudio, imagem e vídeo) com transporte de eventos enviados pelo servidor (SSE). Confira isso 👇

2️⃣ Conecte o servidor MCP ao CrewAI Com nossos servidores Pixeltable preparados, vamos integrar os servidores MCP como ferramentas no CrewAI! É bastante fácil, veja isso 👇

Em seguida, começamos a definir os agentes... 3️⃣ Definir o Agente de Consulta do Roteador O Router Agent direciona as consultas do usuário em nosso sistema, analisando-as para atribuir cada uma delas ao agente especializado apropriado. Confira isso 👇

4️⃣ Definir Agente Especialista em Imagem O Video Specialist Agent utiliza o Video MCP Server para suas ferramentas. Ele cria um índice, insere vídeos, processa quadros e áudio e o disponibiliza para RAG. Confira isso 👇

Da mesma forma, podemos definir os outros especialistas: Agentes especializados em imagem, áudio e documentos O mesmo código é usado, que é compartilhado no final.

5️⃣ Definir Agente de Síntese de Resposta O Synthesis Agent serve como camada final de controle de qualidade, refinando as saídas de recuperação de agentes especializados em respostas polidas e fáceis de usar. Confira isso 👇

6️⃣ Criar fluxo agêntico CrewAI Vamos explorar como conectar nossas equipes de agentes e servidores Pixeltable MCP como ferramentas no CrewAI Flow... 👇

Agora, aqui está o vídeo que vamos ingerir e fazer RAG. Você pode fazer o mesmo para qualquer modalidade, imagens, áudio, etc. Nenhuma alteração seria necessária. Verifique o próximo tweet para a consulta e a saída obtida... 👇

Terminado! Agora vamos ver nosso fluxo de trabalho multimodal, multiagente e baseado em MCP em ação 🚀 Verifique isso 👇

Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!