Перейти к содержимому

RAG Documentation MCP Server

Предоставляет инструменты для векторного поиска и обработки документации, обогащая ответы ИИ релевантным контекстом.

TypeScript
228 stars

Описание

Это сервер MCP для RAG (Retrieval-Augmented Generation), реализующий векторный поиск по документации. Ключевые особенности: семантический поиск, поддержка множественных источников, автоматизированная обработка и индексация. Использует OpenAI для генерации эмбеддингов и Qdrant как векторную БД. Потенциальные применения: улучшение ИИ-ассистентов, создание контекстно-осведомлённых инструментов для разработчиков, семантический поиск в knowledge bases.

Возможности

Поиск документации

Семантический поиск по естественным языковым запросам с возвратом релевантных фрагментов и контекста.

Управление источниками

Список, добавление, удаление и индексация документации из URL.

Извлечение URL

Анализ веб-страниц для извлечения ссылок и добавления в очередь обработки.

Управление очередью

Просмотр, запуск, очистка и мониторинг очереди для обработки URL.

Установка

{ “mcpServers”: { “rag-docs”: { “command”: “npx”, “args”: [ “-y”, “@hannesrudolph/mcp-ragdocs” ], “env”: { “OPENAI_API_KEY”: “ваш_ключ_OpenAI”, “QDRANT_URL”: “URL_вашей_Qdrant”, “QDRANT_API_KEY”: “ключ_Qdrant” } } } }

Информация

Язык
TypeScript
Лицензия
MIT License
GitHub Stars
228

Ссылки