
mcp-docs-rag MCP Server

2025.03.11
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JavaScript文档检索知识管理RAG系统内容生成开发效率
mcp-docs-rag 是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器,实现了针对本地存储文档的检索增强生成(RAG)系统。它允许用户利用大型语言模型(LLMs)查询本地存储的文档,并结合文档上下文生成回答。该服务支持通过 Git 仓库或文本文件添加文档,并提供文档列表查询、RAG 查询等功能。
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Overview
基本能力
产品定位
mcp-docs-rag 是一个文档检索与生成服务,专注于通过 RAG 技术增强文档查询能力。
核心功能
- 文档管理:
- 支持通过
docs://
URI 访问文档 - 支持 Git 仓库和文本文件两种文档类型
-
提供纯文本内容访问
-
工具集:
list_documents
:列出 DOCS_PATH 目录中所有可用文档rag_query
:使用 RAG 技术查询文档add_git_repository
:将 Git 仓库克隆到文档目录,支持稀疏检出-
add_text_file
:下载文本文件到文档目录 -
提示功能:
guide_documents_usage
:提供文档使用指南和 RAG 功能提示
适用场景
- 开发者文档查询与理解
- 技术文档的智能检索
- 本地知识库的构建与查询
- 代码仓库文档的快速访问
使用教程
使用依赖
- 安装 Node.js 环境
- 获取 Google Gemini API 密钥
安装教程
- 安装依赖:
npm install
- 构建服务器:
npm run build
- 开发模式(自动重建):
npm run watch
- 设置环境变量:
export DOCS_PATH=your/docs/path
export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here
调试方式
使用 MCP Inspector 进行调试:
npm run inspector
常见问题解答
- 如何添加文档?
- 支持通过 Git 仓库 URL 或文本文件 URL 添加文档
- 可以为文档指定自定义名称
-
支持 Git 仓库的稀疏检出
-
如何查询文档?
-
使用自然语言提问,系统会自动从相关文档中检索上下文并生成回答
-
如何查看可用文档列表?
- 使用
list_documents
工具或询问 Claude "What documents do you have access to?"
许可证
None