MCP RAG
A complete MCP server for Retrieval-Augmented Generation with file management and vector memory for agents. Supports multiple document formats (PDF, DOCX, TXT, MD, CSV, JSON) with semantic search using Hugging Face embeddings and ChromaDB for efficient vector storage.
README
MCP RAG
Um servidor MCP (Model Context Protocol) completo para RAG (Retrieval-Augmented Generation) com gerenciamento de arquivos e memória vetorial para agentes.
🚀 Características
- 📄 Gerenciamento de Arquivos: Adicione, remova e pesquise documentos em diversos formatos (PDF, DOCX, TXT, MD, CSV, JSON)
- 🧠 Memória Vetorial: Sistema separado para que agentes armazenem informações importantes para uso futuro
- 🔍 Busca Semântica: Utiliza embeddings do Hugging Face para busca semântica avançada
- 💾 Banco Vetorial Local: ChromaDB local para armazenamento eficiente de vetores e metadados
- 🛠️ Script de Manutenção: CLI completo para gerenciamento e manutenção do sistema
- 📚 Documentação Completa: HTML para GitHub Pages com guias de configuração
📋 Pré-requisitos
- Node.js 18+
- npm ou yarn
- Chave da API do Hugging Face
🛠️ Instalação
-
Clone o repositório
git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-rag.git cd mcp-rag -
Instale as dependências
npm install -
Configure as variáveis de ambiente
cp .env.example .envEdite o arquivo
.enve configure sua chave da API do Hugging Face:HUGGINGFACE_API_KEY=sua_chave_aqui -
Compile o projeto
npm run build
🔧 Configuração
Cursor
Adicione a seguinte configuração no arquivo de configurações do MCP:
{
"mcpServers": {
"mcp-rag": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-rag"
}
}
}
Claude Desktop
Adicione a configuração no arquivo claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"mcp-rag": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-rag"
}
}
}
VS Code
Configure no settings.json:
{
"mcp.servers": {
"mcp-rag": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-rag"
}
}
}
🛠️ Script de Manutenção
O projeto inclui um CLI completo para manutenção:
# Adicionar arquivo
npm run maintenance add-file /caminho/para/arquivo.pdf
# Adicionar diretório
npm run maintenance add-dir /caminho/para/diretorio
# Buscar arquivos
npm run maintenance search-files "sua consulta"
# Listar arquivos
npm run maintenance list-files
# Gerenciar memória
npm run maintenance add-memory "conteúdo" "agent-id" "session-id"
npm run maintenance search-memory "sua consulta"
# Ver estatísticas
npm run maintenance stats
# Limpar dados
npm run maintenance clear all
🔍 Ferramentas MCP Disponíveis
Gerenciamento de Arquivos
add_file: Adiciona um arquivo ao sistema RAGsearch_files: Busca documentos relevantesremove_file: Remove um arquivo do sistemalist_files: Lista todos os arquivos no sistema
Gerenciamento de Memória
add_memory: Adiciona informação à memória do agentesearch_memory: Busca na memória do agenteremove_memory: Remove uma entrada da memóriaget_memory_by_agent: Obtém toda a memória de um agente
Utilitários
get_stats: Obtém estatísticas do sistemaclear_data: Limpa dados do sistematest_connection: Testa a conexão com o serviço de embeddings
📊 Formatos Suportados
- PDF: Documentos PDF com texto extraível
- DOCX: Documentos do Microsoft Word
- TXT: Arquivos de texto simples
- MD: Arquivos Markdown
- CSV: Arquivos de dados separados por vírgula
- JSON: Arquivos de dados JSON
⚙️ Configurações
Variáveis de Ambiente
# MCP Configuration
MCP_SERVER_NAME=mcp-rag
MCP_SERVER_VERSION=1.0.0
# Hugging Face Configuration
HUGGINGFACE_API_KEY=your_huggingface_api_key_here
HUGGINGFACE_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
# ChromaDB Configuration
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./data/chroma
CHROMA_COLLECTION_FILES=rag_files
CHROMA_COLLECTION_MEMORY=agent_memory
# File Processing Configuration
MAX_FILE_SIZE_MB=50
SUPPORTED_EXTENSIONS=.pdf,.docx,.txt,.md,.csv,.json
# Vector Configuration
CHUNK_SIZE=1000
CHUNK_OVERLAP=200
EMBEDDING_DIMENSION=384
# Logging
LOG_LEVEL=info
🚀 Uso
Iniciando o Servidor
npm start
Desenvolvimento
npm run dev
Testes
npm test
📚 Documentação
A documentação completa está disponível em HTML para GitHub Pages em docs/index.html. Ela inclui:
- Guias de instalação e configuração
- Instruções para Cursor, Claude Desktop e VS Code
- Exemplos de uso
- Solução de problemas
- Referência completa das ferramentas
🤝 Contribuição
- Fork o projeto
- Crie uma branch para sua feature (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - Commit suas mudanças (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - Push para a branch (
git push origin feature/AmazingFeature) - Abra um Pull Request
📄 Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
🙏 Agradecimentos
- Model Context Protocol - Protocolo base
- Hugging Face - Serviço de embeddings
- ChromaDB - Banco de dados vetorial
- Anthropic - Claude e MCP
📞 Suporte
Se você encontrar problemas ou tiver dúvidas:
- Verifique a documentação HTML
- Abra uma issue
- Consulte a seção de solução de problemas na documentação
Desenvolvido com ❤️ para a comunidade de IA
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。