RAG Documentation MCP Server

基本能力

产品定位

mcp-ragdocs 是一个专为 AI 助手设计的文档检索和处理服务，通过向量搜索技术提供相关文档上下文，增强 AI 的响应能力。

核心功能

1. 文档搜索：通过向量搜索技术检索相关文档片段。
2. 文档管理：支持添加、删除和列出文档源。
3. 队列处理：管理文档处理队列，包括运行、清除和列出队列项。
4. URL 提取：从文本中提取 URL 并检查是否已存在于文档中。
5. 多格式支持：支持多种文档格式和来源。

适用场景

• 增强 AI 助手的响应能力
• 构建文档感知的 AI 助手
• 开发上下文感知工具
• 实现语义文档搜索
• 扩展现有知识库

工具列表

1. search_documentation：通过向量搜索文档，返回相关片段和来源信息。
2. list_sources：列出所有可用的文档源及其元数据。
3. extract_urls：从文本中提取 URL 并检查是否已存在于文档中。
4. remove_documentation：删除特定源的文档。
5. list_queue：列出处理队列中的所有项及其状态。
6. run_queue：处理队列中的所有项，自动将新文档添加到向量存储中。
7. clear_queue：清除处理队列中的所有项。
8. add_documentation：将新文档添加到处理队列中。

常见问题解答

• 服务器无法启动（端口冲突）：
• 使用 npx kill-port 3030 终止占用端口的进程。
• 重启 MCP 服务器。
• 使用 lsof -i :3030 检查其他占用端口的进程。
• 如有需要，可在配置中更改默认端口。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Docker 和 Docker Compose。
2. 如需使用 OpenAI 作为备用嵌入提供者，需提供 OPENAI_API_KEY。

安装教程

1. 使用 Docker Compose 启动服务： bash docker-compose up -d
2. 停止服务： bash docker-compose down

调试方式

1. 访问 Web 界面：http://localhost:3030。
2. 在 Web 界面中：
3. 实时监控队列状态。
4. 管理文档源。
5. 测试查询搜索接口。
6. 检查系统状态和健康状态。

许可证

该项目遵循 Other 开源许可条款，请参阅 Other 了解完整条款。