MCP RAG

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.

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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

  1. Clone o repositório

    git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-rag.git
    cd mcp-rag
    
  2. Instale as dependências

    npm install
    
  3. Configure as variáveis de ambiente

    cp .env.example .env
    

    Edite o arquivo .env e configure sua chave da API do Hugging Face:

    HUGGINGFACE_API_KEY=sua_chave_aqui
    
  4. 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 RAG
  • search_files: Busca documentos relevantes
  • remove_file: Remove um arquivo do sistema
  • list_files: Lista todos os arquivos no sistema

Gerenciamento de Memória

  • add_memory: Adiciona informação à memória do agente
  • search_memory: Busca na memória do agente
  • remove_memory: Remove uma entrada da memória
  • get_memory_by_agent: Obtém toda a memória de um agente

Utilitários

  • get_stats: Obtém estatísticas do sistema
  • clear_data: Limpa dados do sistema
  • test_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

  1. Fork o projeto
  2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

🙏 Agradecimentos

📞 Suporte

Se você encontrar problemas ou tiver dúvidas:

  1. Verifique a documentação HTML
  2. Abra uma issue
  3. Consulte a seção de solução de problemas na documentação

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