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MCP 工具与服务目录

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按功能、传输方式和来源整理 MCP Server,提供安装命令、配置方式、仓库与文档入口,方便你快速比较并接入合适的服务。

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最近生成

2026-05-22

文档知识stdio

一个7部分的笔记本系列,涵盖AI和机器学习主题如大型语言模型(LLMs)、检索增强生成(RAG)、LangChain和CrewAI,适合AI初学者和技能提升者。

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pip install notebook

搜索检索stdio

一个基于检索增强生成(RAG)的MCP服务器,使LLM能够通过与本地PDF/EPUB文档的向量数据库进行概念搜索交互,结合语料驱动的概念提取、WordNet语义增强和LanceDB支持的多信号混合排名,以提高检索准确性。

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python3 -c "import nltk; nltk.download('wordnet'); nltk.download('omw-1.4')"

搜索检索stdio

MCP RAG Agent是一个结合LangGraph代理和模型上下文协议(MCP)的生产级检索增强生成系统,支持混合搜索、上下文响应和自动化评估,适用于构建可靠的上下文感知AI代理。

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python -m mcp_rag_agent.embeddings.index_documents

搜索检索stdio

一个基于检索增强生成(RAG)技术的生产级文档问答系统,通过模型上下文协议(MCP)服务器为Claude Desktop提供私有文档集合的实时问答功能。

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pip install -r requirements.txt

数据服务stdio

一个基于MCP服务器和Chroma向量数据库的PDF检索增强生成系统,允许Claude查询大型PDF文件中的信息。

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python3 -m pip install chromadb

搜索检索stdio

一个研究项目,探索如何将检索增强生成(RAG)与多云处理(MCP)服务器集成,使用免费开源模型,适用于业务软件集成和AI数据处理。

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python src/setup_environment.py

AI代理stdio

一款结合检索增强生成(RAG)与模型上下文协议(MCP)工具的智能学习伴侣,帮助用户通过聊天界面与课程文档(PDF)互动并执行本地文件系统操作。

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uv run simple_rag.py

文档知识stdio

RAG MCP Server是一个用于检索增强生成(RAG)操作的模型上下文协议服务器,提供从文档集合构建和查询基于向量的知识库的工具,实现语义搜索和文档检索功能。

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uvx rag-mcp-server

文档知识stdio

一个专为量化金融研究文档构建的本地RAG(检索增强生成)服务器,支持PDF、LaTeX源文件和Jupyter笔记本的导入,并保留结构。提供REST API和MCP服务器接口。

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pip install fellowquant-rag

搜索检索stdio

一个本地优先的检索增强生成(RAG)管道,用于索引和语义查询Obsidian笔记,支持命令行和MCP兼容AI客户端。

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uv run obsidian-rag --help

AI代理stdio

为AI代理团队提供自更新的检索增强生成(RAG)层,实现跨项目的共享、可搜索记忆存储,并通过本地嵌入和混合搜索优化代理协作效率。

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docker run -p 3100:3100 \

AI代理stdio

使用IBM Watsonx.ai和ChromaDB构建检索增强生成(RAG)服务器,通过MCP协议暴露服务,支持基于PDF文档的问答功能。

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python -m venv .venv

搜索检索stdio

一个面向德国汽车工程领域的高精度检索增强生成(RAG)知识平台,结合文档处理、结构化数据处理、检索管道和基于代理的推理工作流。

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uv run python app/cli.py --ingest

搜索检索stdio

一个开源的检索增强生成(RAG)系统,用于分析Jeffrey Epstein调查中公开的文件,支持研究人员、记者和调查人员搜索、分析并发现数百万页官方文件中的关联。

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python -m venv venv

数据服务stdio

一个基于知识图谱的检索增强生成系统,提供聊天界面和多级图增强检索功能,适用于需求管理和可追溯性领域。

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uv run uvicorn requirements_graphrag_api.api:app --reload

数据服务stdio

LightRAG MCP Server是一个连接LightRAG API与MCP兼容客户端的桥梁,提供文档检索、知识图谱管理和AI工具集成功能。

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17

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uv run LightRAG/lightrag/api/lightrag_server.py --host localhost --port 9621 --working-dir ....

搜索检索stdio

本地RAG栈是一个完整的检索增强生成(RAG)解决方案,包括MCP服务器、数据摄取管道、守护进程、多源支持(Obsidian和Zotero)、CLI以及可选的Claude API集成。

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pip install lightrag-mcp

数据服务stdio

一个结合图数据库技术和检索增强生成(GraphRAG)的AI研究助手,提供智能文档处理、高级实体提取和知识图谱构建功能。

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python -m pytest

AI代理stdio

一个全模块化的检索增强生成系统,集成MCP协议,支持零代码组件切换和双模式传输。

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python -m venv .venv && source .venv/bin/activate