基于MCP架构的临床试验数据检索与生成代理,集成REST API、SQL和向量数据库,为LLM客户端提供结构化与语义搜索功能。
安装状态
已补齐
工具数量
2
GitHub Stars
0
命令预览
python etl_pipeline.py
基于MCP架构的临床试验数据检索与生成代理,集成REST API、SQL和向量数据库,为LLM客户端提供结构化与语义搜索功能。
安装状态
已补齐
工具数量
2
GitHub Stars
0
命令预览
python etl_pipeline.py
一个支持多种文档格式的检索增强生成(RAG)服务,提供文档处理、向量存储和语义搜索功能。
安装状态
已补齐
工具数量
5
GitHub Stars
0
命令预览
pip install -r requirements.txt
R2R FastMCP Server 是一个用于集成 R2R (Retrieval-Augmented Generation) 与 Claude Desktop 的 MCP 服务器,提供搜索和 RAG 查询等功能。
安装状态
已补齐
工具数量
2
GitHub Stars
0
命令预览
python r2r_openapi_server.py
一个集成了Google AI Studio的检索增强生成系统,提供REST API和模型上下文协议(MCP)服务器,支持文档存储、向量搜索和智能查询路由。
安装状态
已补齐
工具数量
9
GitHub Stars
0
命令预览
pip install -e .
一个基于AWS Lambda和OpenSearch Serverless的检索增强生成(RAG)服务器,用于存储和检索文档内容。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
0
命令预览
python example.py
基于MCP协议、ChromaDB和HuggingFace模型的检索增强生成系统,用于半导体组件的搜索和问答。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
0
命令预览
pip install -r requirements.txt

mcp-rag-server
一个基于MCP协议的检索增强生成服务,能够索引文档并为大型语言模型提供相关上下文。
安装状态
已补齐
工具数量
5
GitHub Stars
33
命令预览
npx mcp-rag-server
ContextOS是一个统一的AI上下文智能层,提供记忆、检索、认知和工具执行等功能,适用于AI代理开发。
安装状态
已补齐
工具数量
71
GitHub Stars
22
命令预览
pip install contextos
MCP代理模板提供了一套最小化、可用于生产的多代理和检索增强AI工作流启动项目,包括文档服务器、网站问答机器人和多代理工作流。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
14
命令预览
pip install -r requirements.txt
一个支持多种向量数据库技术的标准化集合管理系统,提供集合创建、文档添加、语义搜索和删除等功能,适用于AI代理的检索增强生成(RAG)。
安装状态
已补齐
工具数量
5
GitHub Stars
10
命令预览
docker run -d \
PgoAgent是一个具备长期与短期记忆、多代理协作处理能力、本地工具集成及检索增强生成功能的智能体系统,适用于复杂任务处理和知识检索场景。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
8
命令预览
python scripts/fix_grpc_imports.py
一个基于Python的文档处理与检索增强生成(RAG)服务器,支持多种文件格式的上传、分块处理、嵌入生成和高效相似性搜索,适用于知识管理和信息检索场景。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
7
命令预览
docker run -p 8000:8000 \
一个轻量级的MCP服务器,为存储在S3上的Markdown文档提供检索增强生成(RAG)功能,支持本地Ollama或云端OpenAI嵌入。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
7
命令预览
docker run -d \

@modelcontextprotocol/inspector
mcp-rag-server是一个轻量级的检索增强生成助手,可集成到任何支持模型上下文协议(MCP)的客户端中,用于索引存储库内容、构建嵌入并进行语义搜索。
安装状态
已补齐
工具数量
3
GitHub Stars
6
命令预览
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
一个结合知识图谱查询、文档处理和多模态AI的模型上下文协议服务器,适用于高级检索增强生成场景。
安装状态
已补齐
工具数量
8
GitHub Stars
6
命令预览
python -m venv .venv
VelociRAG是一个基于ONNX Runtime的四层级检索增强生成引擎,结合向量相似性、BM25关键词匹配、知识图谱遍历和元数据过滤,适用于AI代理和本地化搜索场景。
安装状态
已补齐
工具数量
5
GitHub Stars
6
命令预览
pip install "velocirag[mcp]"
一个基于Epstein Files数据集的检索增强生成(RAG)服务器,提供语义搜索功能,支持在CPU和RAM上运行,使用Qdrant Docker进行向量存储。
安装状态
已补齐
工具数量
1
GitHub Stars
5
命令预览
docker run -d \
Archiledger 是一个知识图谱构建工具,用于为AI助手提供持久化记忆和知识图谱构建能力,支持向量搜索和检索增强生成(RAG)。
安装状态
已补齐
工具数量
14
GitHub Stars
4
命令预览
docker run -p 8080:8080 registry.hub.docker.com/thecookiezen/archiledger:latest
该项目实现了一个MCP服务器和客户端,用于构建代理RAG(检索增强生成)应用程序,提供实体提取、查询优化和相关性检查等功能。
安装状态
已补齐
工具数量
4
GitHub Stars
4
命令预览
pip install -r requirements.txt
Synechron的Text2SQL MCP服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务,提供自然语言访问关系型数据库的功能,支持多种数据库类型,并能生成优化的SQL查询和自然语言结果摘要。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
4
命令预览
docker run -it -p8000:8000 \