RAG Docs

一个基于Qdrant向量数据库的文档语义搜索服务,支持URL和本地文件导入,提供自然语言查询功能。
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什么是MCP-Ragdocs?

MCP-Ragdocs 是一个模型上下文协议(MCP)服务器,通过向量数据库(Qdrant)实现文档的语义搜索和检索。它可以添加来自URL或本地文件的文档,并支持用自然语言进行查询。

如何使用MCP-Ragdocs?

首先安装服务器并启动相关服务,然后通过配置文件设置环境变量,最后使用客户端查询文档。

适用场景

适合需要快速检索大量文档的企业、开发者团队以及个人用户,尤其在API文档、产品手册等领域表现出色。

主要功能

添加文档可以从URL或本地文件中添加文档到RAG数据库。
语义搜索利用自然语言查询快速定位所需文档。
文档来源列表列出当前存储的所有文档来源。

优势与局限性

优势
支持多种文档格式和来源。
基于向量数据库,搜索效率高。
兼容多种嵌入模型,灵活配置。
免费开源,易于部署和扩展。
局限性
需要一定的技术基础来完成初始设置。
对于超大规模文档可能需要更高的硬件资源。
依赖外部服务如Qdrant和Ollama,网络连接中断会影响性能。

如何使用

安装服务器
全局安装MCP-Ragdocs服务器:npm install -g @qpd-v/mcp-server-ragdocs。
启动Qdrant
通过Docker运行Qdrant容器:docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant。
配置环境变量
编辑配置文件并设置必要的环境变量。
测试运行
确保Qdrant和Ollama服务正常工作。

使用案例

添加文档将某个API文档添加到系统中。
搜索文档查找关于认证的相关信息。
列出文档来源查看目前存储的所有文档来源。

常见问题

如何安装MCP-Ragdocs?
如果找不到嵌入模型怎么办?
是否支持多语言文档?
是否有图形化界面?

相关资源

官方文档
项目主页及完整文档。
Qdrant 官网
向量数据库解决方案。
Ollama 文档
用于生成嵌入模型的工具。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
Search1api
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