MCP 服务器

MCP RAG

Intelligent knowledge base system that enables users to process documents in 25+ formats, perform semantic search and Q\&A through vector retrieval. Supports multiple AI models including OpenAI and DouBao with local processing capabilities.

README

MCP RAG 工具集

基于模型上下文协议（MCP）的智能知识库系统，提供文档处理、知识问答和向量库管理功能。

支持使用豆包与OpenAI

✨ 主要特性

🧠 智能知识库：基于向量检索的 RAG 系统，支持语义搜索和智能问答
📄 多格式文档处理：支持超过 25 种文档格式，包括 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、图片、邮件等
🌐 直观 Web 界面：Bento 风格布局，分类展示所有工具功能
🤖 多模型支持：兼容 OpenAI、豆包、Ollama 等主流 AI 模型
🔍 高级过滤搜索：支持按文件类型、内容结构等条件进行精确检索
📊 统计分析：提供知识库统计、嵌入缓存分析等数据洞察
⚡ 本地化处理：支持本地模型推理，保护数据隐私
🔧 向量库管理：提供缓存清理、数据库优化等维护功能

安装

# 安装工具
uv tool install mcp_rag

# 升级工具
uv tool install mcp_rag --upgrade

# 卸载工具
uv tool uninstall mcp_rag

使用

启动 MCP 服务器

mcp_rag server

启动 Web 界面

mcp_rag web

Web 界面提供直观的 Bento 布局，支持以下工具分类：

📥 添加内容：添加文本和文档到知识库
❓ 智能问答：基于知识库进行问答和检索
📊 数据统计：查看知识库和系统统计信息
⚙️ 向量库管理：优化和维护向量数据库

配置

在项目根目录创建 .env 文件进行配置：

# OpenAI 配置
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
OPENAI_TEMPERATURE=0
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large

# 豆包 配置
# OPENAI_API_KEY=
# OPENAI_API_BASE=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
# OPENAI_MODEL=doubao-1-5-pro-32k-250115
# OPENAI_TEMPERATURE=0
# OPENAI_EMBEDDING_MODEL=doubao-embedding-text-240715

mcp客户端配置（豆包为例）

{
    "mcpServers": {
        "rag": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "mcp-rag",
                "serve"
            ],
            "env": {
                "PYTHONUNBUFFERED": "1",

                "OPENAI_API_KEY": "key",
                "OPENAI_API_BASE": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
                "OPENAI_MODEL": "doubao-1-5-pro-32k-250115",
                "OPENAI_TEMPERATURE": "0",

                "OPENAI_EMBEDDING_MODEL": "doubao-embedding-text-240715",
            }
        }
    }
}