基于MCP协议的RAG服务器,提供文档管理、智能搜索和问答系统功能,适用于知识库管理和AI助手集成。
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python rag_server.py
基于MCP协议的RAG服务器,提供文档管理、智能搜索和问答系统功能,适用于知识库管理和AI助手集成。
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RAG-MCP-server是一个基于大模型和数据库的知识库问答系统,支持文档导入、知识召回和问答功能。
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专为Claude CLI设计的本地RAG服务器,支持检索项目源代码和第三方库,优化Token消耗。
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一个用于概念验证的服务器,支持业务请求的搜索和过滤功能。
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一个针对Google Drive参考库的个人语义搜索引擎,作为MCP服务器暴露,并可连接到Claude.ai。
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pip install -e ".[dev]"
一个个人AI驱动的知识库,可以导入PDF、笔记、书签、代码文件和YouTube视频,并通过Claude与它们进行交流。
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pip install -r requirements.txt
通过多模态嵌入语义搜索和工具调用从文档中检索相关信息,支持PDF文本和图像处理。
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基于LangGraph、LangChain和模型上下文协议(MCP)构建的智能多代理研究助手,用于自动化文献探索,包括检索论文、总结关键见解、聚类相关工作和可视化研究趋势。
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一个通用的检索增强生成(RAG)模型上下文协议(MCP)服务器,支持可插拔的嵌入提供商和向量存储。
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uvx rag-retrieval-mcp[all]
一个完整的检索增强生成堆栈,包含Open WebUI前端、rag-proxy、rag-api(FastAPI)、Ollama和Qdrant,用于自动注入RAG上下文并进行CSV/PDF文件处理、向量搜索和生成。
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一个基于MCP架构的完整RAG(检索增强生成)系统,支持语义搜索、重排序、RAG代理、统一API和零幻觉响应。
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python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
一个基于LangChain的代理服务,通过FastMCP服务器连接PostgreSQL和pgvector知识库,利用Gemini嵌入和向量搜索工具实现问答功能。
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uv run python main.py --init # optional: create tables + sample docs
一个基于检索增强生成(RAG)和多代理架构的聊天机器人,允许用户上传文档并通过LLM生成答案。
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基于RAG(检索增强生成)和MCP(模型上下文协议)的问答系统,通过整合外部数据和服务提升AI生成内容的准确性和相关性。
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rahho-mcp是一个为Claude Code提供的多供应商AI代码审查服务,结合了Gemini、GPT-4和本地推理的多角度代码审查能力。
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pip install -e .
RAID MCP Server是一个企业级项目风险管理服务器,提供完整的RAID(风险、行动、问题、决策)管理功能,支持JWT认证和角色权限控制。
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python -m venv venv
Rail Genius是一个集成多种旅行相关服务的MCP服务器集合,能够理解自然语言查询并提供实时列车时刻表、天气信息、餐饮推荐等服务。
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rails-lens是一个MCP服务器,用于提取和暴露Ruby on Rails应用程序的结构,帮助AI编程工具理解Rails的隐式依赖关系。
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pip install rails-lens
Railway MCP Server是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器,用于通过MCP兼容的AI助手部署和管理Railway平台的项目、服务、环境和部署。
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pip install railway-mcp
一个由AI驱动的印度铁路查询系统,允许用户通过自然语言提问获取实时准确的铁路信息。
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python -m venv venv