FastMCP RAG模板是一个生产就绪的检索增强生成工具,支持多提供商LLM、智能自动检测和灵活架构,适用于文档处理和信息检索场景。
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uv run server.py
FastMCP RAG模板是一个生产就绪的检索增强生成工具,支持多提供商LLM、智能自动检测和灵活架构,适用于文档处理和信息检索场景。
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一个集成RAG(检索增强生成)和MCP(多工具协作平台)工具的系统,提供文档检索、速率限制和多工具协作功能,适用于开发运维和自动化测试场景。
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docker run -d -p 6379:6379 --name devops-redis redis:7-alpine
一个基于Flask的检索增强生成助手,支持本地文档的语义搜索和智能问答,并具备会话记忆功能。
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python -m venv .venv
基于MCP协议的RAG-Anything服务,提供多模态文档处理与智能检索功能,适用于知识管理和信息查询场景。
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pip install -e .
AI驱动的量化投资策略顾问,提供个性化投资策略推荐并与回测系统集成验证策略。
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pip install -r requirements.txt
一个基于RAG(检索增强生成)和MCP(模型上下文协议)的AI驱动代码检索与修改系统,支持代码搜索、草稿生成和本地工作区与向量数据库的自动同步。
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python3 -m venv venv
一个基于MCP协议的服务器,提供全面的检索增强生成(RAG)能力,支持多模态文档处理与查询。
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python main.py
一个本地化的代码检索与生成工具,通过ChromaDB索引代码库并支持RAG技术查询,可选与Ollama服务器集成进行自然语言回答生成。
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python -m venv .venv
一个基于RAG和MCP架构的智能HR助手,能够整合多数据源提供精准、上下文感知的响应。
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python -m venv .venv
基于检索增强生成(RAG)和模型上下文协议(MCP)的服务器,支持文档嵌入、语义搜索和管理,适用于AI工具和大型语言模型(LLMs)。
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pip install -e .
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
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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python server.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的多租户RAG系统向量检索服务,提供高效的语义搜索能力。
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pip install -r requirements.txt
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

tsc
一个全面的检索增强生成(RAG)实现和工具集合,用于构建基于AI的文档搜索和问答系统。
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npx tsc --noEmit
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

@apify/mcp-server-rag-web-browser
为AI代理和大型语言模型提供快速响应的MCP服务器,支持网页搜索和信息提取。
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npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/mcp-server-rag-web-browser
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