MCP 文档 RAG 服务器

基于检索的增强生成（RAG）用于本地目录中的文档

这是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器，实现了一个针对存储在本地目录中的文档的 RAG 系统。它允许用户通过大语言模型（LLM）查询文档，并从本地存储库和文本文件中获取上下文信息。

功能

资源

• 列出并访问文档：通过 docs:// URI 访问
  • 文档可以是 Git 仓库或文本文件
  • 使用纯文本 MIME 类型进行内容访问

工具

• list_documents：列出 DOCS_PATH 目录下所有可用文档
  • 返回格式化的文档列表
  • 显示可用文档总数
• rag_query：使用 RAG 查询文档
  • 接受 document_id 和 query 参数
  • 返回带有文档上下文的 AI 生成回复
• add_git_repository：将 Git 仓库克隆到 docs 目录，可选稀疏检出
  • 接受 repository_url 参数
  • 可选 document_name 参数以自定义文档名称（使用简单的描述性名称，不要带有 '-docs' 后缀）
  • 可选子目录参数用于稀疏检出特定目录
  • 如果仓库已存在，则自动拉取最新更改
• add_text_file：下载文本文件到 docs 目录
  • 接受 file_url 参数
  • 使用 wget 下载文件

提示语

• guide_documents_usage：指导如何使用文档和 RAG 功能
  • 包含可用文档的列表
  • 提供 RAG 功能使用的提示信息

开发

安装依赖：

npm install

构建服务器：

npm run build

带有自动重建功能的开发：

npm run watch

设置

该服务器需要一个本地目录来存储文档。默认使用 ~/docs，但你可以通过设置 DOCS_PATH 环境变量来配置不同的位置。

文档结构

文档目录可以包含：

• Git 仓库（已克隆的目录）
• 带有 .txt 扩展名的纯文本文件

每个文档都会使用 llama-index.ts 和 Google 的 Gemini 嵌入进行单独索引。

API 密钥

该服务器使用 Google 的 Gemini API 进行文档索引和查询。你需要设置你的 Gemini API 密钥作为环境变量：

export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here

你可以在 Google AI Studio 网站上获取 Gemini API 密钥。将此密钥添加到你的壳配置文件或 Claude Desktop 的环境配置中。

安装

要与 Claude Desktop 一起使用，请按照以下方式添加服务器配置：

在 MacOS 上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json 在 Linux 上：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "docs-rag": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@kazuph/mcp-docs-rag"],
      "env": {
        "DOCS_PATH": "/path/to/your/docs",
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用

1. 安装并启动服务器：

npm install -g @kazuph/mcp-docs-rag
mcp-docs-rag

2. 使用 rag_query 工具进行查询：

# 示例：查询文档内容
mcp rag_query --id your-document-id --query "your-query-here"

3. 添加新文档或仓库：

# 示例：添加 Git 仓库
mcp add_git_repository --url https://github.com/username/repository.git

# 示例：添加文本文件
mcp add_text_file --url https://example.com/document.txt

注意事项

• 确保你拥有所有访问的资源和 API 的权限。
• 定期检查更新以保持服务器的最佳性能。
• 处理敏感信息时，请遵守相关安全协议。