MCP アーキテクチャ上に構築された軽量 RAG フレームワーク。YAML 設定で複雑なワークフローを数十行で実装できます。
中辛 の解説
Python ベースで Flask・Hugging Face Transformers・vLLM など主流スタックに対応。MCP（Model Context Protocol）という標準設計により、Retriever・Generation などの処理を独立した Servers として再利用可能にしています。UI では Pipeline Builder で Canvas と Code が双方向同期でき、オンライン調整も容易です。デモとしてすぐに会話型ウェブ UI に変換可能で、研究実験から実プロダクト導入まで対応します。難易度は中程度で、YAML 記述の基礎知識があれば始められます。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- 社内ナレッジベースに対する自動質問応答システムの構築
- 複数の LLM を組み合わせた多段階推論パイプラインの実装
- ビジュアル RAG IDE でアルゴリズム実験から Web UI への迅速なデプロイ
主な機能
ほかとの違い
MCP アーキテクチャにより完全にモジュール化された Server 設計が Langchain・LlamaIndex と異なり、制御フロー（分岐・ループ）を YAML で宣言的に記述することで、複雑な推論ロジック実装時のコード量を劇的に削減できます。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python 3.9 以上
- uv パッケージマネージャー（推奨）または pip
- OpenAI API キー（Generation モデル使用時）
すぐに始める
- uv パッケージマネージャーのインストール
pip install uv==0.12.0
- リポジトリのクローン
git clone https://github.com/OpenBMB/UltraRAG.git --depth 1
cd UltraRAG
- 仮想環境の作成と依存関係のインストール
uv sync
- 仮想環境の有効化（macOS・Linux）
source .venv/bin/activate
- インストール確認用サンプル実行
ultrarag run examples/experiments/sayhello.yaml
- UI を起動（ブラウザで http://localhost:5050 にアクセス）
ultrarag ui
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try OpenBMB/UltraRAG
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2025 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/OpenBMB/UltraRAG)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る