mcp-docs-rag Servidor MCP
RAG (Recuperación-Generación Aumentada) para documentos en un directorio local
Este es un servidor MCP basado en TypeScript que implementa un sistema RAG para documentos almacenados en un directorio local. Permite a los usuarios consultar documentos mediante LLM con contexto de repositorios y archivos de texto almacenados localmente.
Características
Recursos
Listar y acceder a documentos mediante URI
docs://Los documentos pueden ser repositorios de Git o archivos de texto.
Tipo MIME de texto simple para acceso al contenido
Herramientas
list_documents- Lista todos los documentos disponibles en el directorio DOCS_PATHDevuelve una lista formateada de todos los documentos
Muestra el número total de documentos disponibles
rag_query- Consultar documentos usando RAGToma document_id y consulta como parámetros
Devuelve respuestas generadas por IA con contexto de los documentos.
add_git_repository- Clona un repositorio Git en el directorio de documentos con extracción dispersa opcionalToma repository_url como parámetro
Parámetro opcional document_name para personalizar el nombre del documento (use nombres descriptivos simples sin el sufijo '-docs')
Parámetro de subdirectorio opcional para la extracción dispersa de directorios específicos
Extrae automáticamente los últimos cambios si el repositorio ya existe
add_text_file- Descargar un archivo de texto al directorio de documentosToma file_url como parámetro
Utiliza wget para descargar archivos
Indicaciones
guide_documents_usage- Guía sobre cómo usar documentos y la funcionalidad de RAGIncluye lista de documentos disponibles
Proporciona sugerencias de uso para la funcionalidad RAG
Related MCP server: MCP Server Template
Desarrollo
Instalar dependencias:
Construir el servidor:
Para desarrollo con reconstrucción automática:
Configuración
Este servidor requiere un directorio local para almacenar documentos. Por defecto, usa ~/docs , pero puede configurar una ubicación diferente con la variable de entorno DOCS_PATH .
Estructura del documento
El directorio de documentos puede contener:
Repositorios Git (directorios clonados)
Archivos de texto sin formato (con extensión .txt)
Cada documento se indexa por separado utilizando llama-index.ts con incrustaciones Gemini de Google.
Claves API
Este servidor utiliza la API de Gemini de Google para la indexación y consulta de documentos. Debe configurar su clave de API de Gemini como variable de entorno:
Puedes obtener una clave API de Gemini en el sitio web de Google AI Studio . Agrega esta clave a tu perfil de shell o inclúyela en la configuración del entorno de Claude Desktop.
Instalación
Para utilizar con Claude Desktop, agregue la configuración del servidor:
En MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json En Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json En Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Asegúrese de reemplazar /Users/username/docs con la ruta real a su directorio de documentos.
Depuración
Dado que los servidores MCP se comunican a través de stdio, la depuración puede ser complicada. Recomendamos usar el Inspector MCP , disponible como script de paquete:
El Inspector proporcionará una URL para acceder a las herramientas de depuración en su navegador.
Uso
Una vez configurado, puedes usar el servidor con Claude para:
Añadir documentos :
Add a new document from GitHub: https://github.com/username/repositoryo con un nombre de documento personalizado:
Add GitHub repository https://github.com/username/repository-name and name it 'framework'o con extracción dispersa de un directorio específico:
Add only the 'src/components' directory from https://github.com/username/repositoryo combinar nombre personalizado y pago disperso:
Add the 'examples/demo' directory from https://github.com/username/large-repo and name it 'demo-app'o agregar un archivo de texto:
Add this text file: https://example.com/document.txtConsulta de documentos :
What does the documentation say about X in the Y repository?Lista de documentos disponibles :
What documents do you have access to?
El servidor gestionará automáticamente la indexación de los documentos para una recuperación eficiente.
Appeared in Searches
- MCP servers for full-stack development, DevOps, Supabase, QA, and AI agent orchestration
- A server for searching and retrieving information using keyword, semantic, or hybrid search methods
- Semantic search, RAG, and memory systems
- Information about RAG (Retrieval-Augmented Generation) or rag-related topics
- Search for 'aperag' - unclear term or possible misspelling