简介

一种MCP服务器实现，它提供了通过向量搜索检索和处理文档的工具，使人工智能助手能够用相关的文档上下文来增强其响应。

简介

一种MCP服务器实现，它提供了通过向量搜索检索和处理文档的工具，使人工智能助手能够用相关的文档上下文来增强其响应。

RAG 文档 MCP 服务器

一个MCP服务器实现，提供通过向量搜索检索和处理文档的工具，使AI助手能够利用相关文档上下文增强其响应。

功能

• 基于向量的文档搜索和检索
• 支持多个文档源
• 语义搜索能力
• 自动化文档处理
• 实时为LLM提供上下文增强

工具

search_documentation

使用自然语言查询搜索存储的文档。返回按相关性排序的带有上下文的匹配摘录。

输入:

• query (字符串): 在文档中搜索的文本。可以是自然语言查询、特定术语或代码片段。
• limit (数字, 可选): 返回的最大结果数量（1-20，默认：5）。较高的限制提供了更全面的结果，但可能需要更长的处理时间。

list_sources

列出系统中当前存储的所有文档源。返回所有已索引文档的综合列表，包括来源URL、标题和最后更新时间。使用此功能来了解可搜索的文档有哪些，或者验证特定来源是否已被索引。

extract_urls

从给定网页提取并分析所有URL。该工具会爬取指定的网页，识别所有超链接，并可以选择将它们添加到处理队列中。

输入:

• url (字符串): 要分析的网页的完整URL（必须包含协议，例如https://）。页面必须是公开可访问的。
• add_to_queue (布尔值, 可选): 如果为true，则自动将提取的URL添加到处理队列以供稍后索引。对于大型站点，请谨慎使用以避免过度排队。

remove_documentation

通过其URL从系统中删除特定的文档源。移除是永久性的，并将影响未来的搜索结果。

输入:

• urls (字符串数组): 要从数据库中删除的URL数组。每个URL必须与添加文档时使用的URL完全匹配。

list_queue

列出当前等待在文档处理队列中的所有URL。显示将在调用run_queue时被处理的待处理文档源。使用此功能监控队列状态，验证URL是否正确添加，或检查处理积压情况。

run_queue

处理并索引文档队列中的所有URL。每个URL按顺序处理，具有适当的错误处理和重试逻辑。处理过程中提供进度更新。长时间运行的操作将持续处理直到队列为空或发生无法恢复的错误为止。

clear_queue

从文档处理队列中移除所有待处理的URL。当您想要重新开始、移除不需要的URL或取消待处理的处理时，使用此功能。此操作立即生效且不可逆——如果您希望以后再处理这些URL，需要重新添加。

使用说明

请注意，原文档在这里结束，并没有进一步提供具体的使用示例或指南。如果需要关于如何配置或具体命令行参数等信息，请参照相关章节或联系支持团队获取更多帮助。

RAG 文档工具旨在实现以下功能：

• 通过相关文档增强 AI 响应
• 构建具有文档意识的 AI 助手
• 为开发者创建上下文感知工具
• 实现语义文档搜索
• 增强现有知识库

配置

在 Claude Desktop 中使用

将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "rag-docs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@hannesrudolph/mcp-ragdocs"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "",
        "QDRANT_URL": "",
        "QDRANT_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

您需要为以下环境变量提供值：

• OPENAI_API_KEY：用于生成嵌入的 OpenAI API 密钥
• QDRANT_URL：您的 Qdrant 向量数据库实例的 URL
• QDRANT_API_KEY：与 Qdrant 认证的 API 密钥

许可证

此 MCP 服务器采用 MIT 许可证。这意味着您可以自由地使用、修改和分发该软件，但需遵守 MIT 许可证的条款和条件。更多详情，请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。

致谢

该项目是 qpd-v/mcp-ragdocs 的一个分支，最初由 qpd-v 开发。原项目为此实现提供了基础。

工具列表

• search_documentation: Search through stored documentation using natural language queries. Use this tool to find relevant information across all stored documentation sources. Returns matching excerpts with context, ranked by relevance. Useful for finding specific information, code examples, or related documentation.

• list_sources: List all documentation sources currently stored in the system. Returns a comprehensive list of all indexed documentation including source URLs, titles, and last update times. Use this to understand what documentation is available for searching or to verify if specific sources have been indexed.

• extract_urls: Extract and analyze all URLs from a given web page. This tool crawls the specified webpage, identifies all hyperlinks, and optionally adds them to the processing queue. Useful for discovering related documentation pages, API references, or building a documentation graph. Handles various URL formats and validates links before extraction.

• remove_documentation: Remove specific documentation sources from the system by their URLs. Use this tool to clean up outdated documentation, remove incorrect sources, or manage the documentation collection. The removal is permanent and will affect future search results. Supports removing multiple URLs in a single operation.

• list_queue: List all URLs currently waiting in the documentation processing queue. Shows pending documentation sources that will be processed when run_queue is called. Use this to monitor queue status, verify URLs were added correctly, or check processing backlog. Returns URLs in the order they will be processed.

• run_queue: Process and index all URLs currently in the documentation queue. Each URL is processed sequentially, with proper error handling and retry logic. Progress updates are provided as processing occurs. Use this after adding new URLs to ensure all documentation is indexed and searchable. Long-running operations will process until the queue is empty or an unrecoverable error occurs.

• clear_queue: Remove all pending URLs from the documentation processing queue. Use this to reset the queue when you want to start fresh, remove unwanted URLs, or cancel pending processing. This operation is immediate and permanent - URLs will need to be re-added if you want to process them later. Returns the number of URLs that were cleared from the queue.

服务配置

[{'mcpServers': {'rag-docs': {'args': ['-y', '@hannesrudolph/mcp-ragdocs'], 'command': 'npx', 'env': {'OPENAI_API_KEY': '', 'QDRANT_API_KEY': '', 'QDRANT_URL': ''}}}}]

来源

• 来源：github
• 链接：https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs