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Glama

index_project

Indexes complete projects for semantic search by processing files into searchable chunks with configurable embedding options.

Instructions

Indexer un projet complet pour la recherche sémantique avec options RAG

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
project_pathYesChemin absolu vers le projet à indexer
file_patternsNoPatterns de fichiers à inclure (ex: ['**/*.py', '**/*.js'])
recursiveNoParcourir les sous-dossiers récursivement
embedding_providerNoFournisseur d'embeddings (fake, ollama, sentence-transformers)fake
embedding_modelNoModèle d'embeddings (pour Ollama: 'nomic-embed-text', 'all-minilm', etc.)nomic-embed-text
chunk_sizeNoTaille des chunks pour le découpage (en tokens)
chunk_overlapNoChevauchement entre les chunks (en tokens)

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ali-48/rag-mcp-server'

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