MCP-Ragdocs

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite la búsqueda semántica y la recuperación de documentación mediante una base de datos vectorial (Qdrant). Este servidor permite añadir documentación desde URL o archivos locales y, posteriormente, buscar en ellos mediante consultas en lenguaje natural.

Guía de instalación rápida

1. Instalar el paquete globalmente:

   npm install -g @qpd-v/mcp-server-ragdocs

2. Iniciar Qdrant (usando Docker):

   docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

3. Asegúrese de que Ollama se esté ejecutando con el modelo de integración predeterminado:

   ollama pull nomic-embed-text

4. Añade a tu archivo de configuración:

   • Para Cline: %AppData%\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

   • Para Roo-Code: %AppData%\Roaming\Code\User\globalStorage\rooveterinaryinc.roo-cline\settings\cline_mcp_settings.json

   • Para Claude Desktop: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

   { "mcpServers": { "ragdocs": { "command": "node", "args": ["C:/Users/YOUR_USERNAME/AppData/Roaming/npm/node_modules/@qpd-v/mcp-server-ragdocs/build/index.js"], "env": { "QDRANT_URL": "http://127.0.0.1:6333", "EMBEDDING_PROVIDER": "ollama", "OLLAMA_URL": "http://localhost:11434" } } } }

5. Verificar la instalación:

   # Check Qdrant is running curl http://localhost:6333/collections # Check Ollama has the model ollama list | grep nomic-embed-text

Related MCP server: MCP Server for Qdrant

Versión

Versión actual: 0.1.6

Características

• Agregar documentación desde URL o archivos locales

• Almacenar documentación en una base de datos vectorial para búsqueda semántica

• Busque en la documentación utilizando lenguaje natural

• Enumere todas las fuentes de documentación

Instalación

Instalar globalmente usando npm:

Esto instalará el servidor en su directorio npm global, que necesitará para los pasos de configuración a continuación.

Requisitos

• Node.js 16 o superior

• Qdrant (ya sea local o en la nube)

• Uno de los siguientes para incrustaciones:

  • Ollama ejecutándose localmente (predeterminado, gratuito)

  • Clave API de OpenAI (opcional, de pago)

Opciones de configuración de Qdrant

Opción 1: Qdrant local

1. Usando Docker (recomendado):

2. O descargar desde el sitio web de Qdrant

Opción 2: Qdrant Cloud

1. Crea una cuenta en Qdrant Cloud

2. Crear un nuevo clúster

3. Obtén la URL de tu clúster y la clave API desde el panel de control

4. Úsalos en tu configuración (ver la sección Configuración a continuación)

Configuración

El servidor es compatible con Cline/Roo y Claude Desktop. La configuración varía ligeramente entre ellos:

Configuración de Cline

Agregue a su archivo de configuración de Cline ( %AppData%\Roaming\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json ) Y/O Agregue a su archivo de configuración de Roo-Code ( %AppData%\Roaming\Code\User\globalStorage\rooveterinaryinc.roo-cline\settings\cline_mcp_settings.json ):

1. Usando npm global install (recomendado):

Para OpenAI en lugar de Ollama:

2. Usando la configuración de desarrollo local:

Configuración del escritorio de Claude

Agregue a su archivo de configuración de Claude Desktop:

• Ventanas: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

1. Configuración de Windows con Ollama (usando rutas completas):

Configuración de Windows con OpenAI:

2. Configuración de macOS con Ollama:

Configuración de Qdrant Cloud

Para Cline o Claude Desktop, al utilizar Qdrant Cloud, modifique la sección env:

Con Ollama:

Con OpenAI:

Variables de entorno

Configuración de Qdrant

• QDRANT_URL (obligatorio): URL de su instancia de Qdrant

  • Para local: http://localhost:6333

  • Para la nube: https://your-cluster-url.qdrant.tech

• QDRANT_API_KEY (requerido para la nube): Su clave API de Qdrant Cloud

Configuración de incrustaciones

• EMBEDDING_PROVIDER (opcional): Elija entre 'ollama' (predeterminado) o 'openai'

• EMBEDDING_MODEL (opcional):

  • Para Ollama: el valor predeterminado es 'nomic-embed-text'

  • Para OpenAI: el valor predeterminado es 'text-embedding-3-small'

• OLLAMA_URL (opcional): URL de su instancia de Ollama (el valor predeterminado es http://localhost:11434 )

• OPENAI_API_KEY (obligatorio si usa OpenAI): Su clave API de OpenAI

Herramientas disponibles

1. add_documentation

   • Agregar documentación desde una URL a la base de datos RAG

   • Parámetros:

     • url : URL de la documentación a obtener

2. search_documentation

   • Buscar en la documentación almacenada

   • Parámetros:

     • query : Consulta de búsqueda

     • limit (opcional): número máximo de resultados a devolver (predeterminado: 5)

3. list_sources

   • Enumere todas las fuentes de documentación almacenadas actualmente

   • No se requieren parámetros

Ejemplo de uso

En Claude Desktop o cualquier otro cliente compatible con MCP:

1. Añadir documentación:

2. Buscar documentación:

3. Lista de fuentes:

Desarrollo

1. Clonar el repositorio:

2. Instalar dependencias:

3. Construir el proyecto:

4. Ejecutar localmente:

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

Solución de problemas

Problemas comunes

1. Error de conexión de Qdrant

   Error: Failed to connect to Qdrant at http://localhost:6333

   • Comprueba si Docker se está ejecutando

   • Verifique que el contenedor Qdrant se esté ejecutando: docker ps | grep qdrant

   • Intente reiniciar el contenedor

2. Modelo Ollama desaparecido

   Error: Model nomic-embed-text not found

   • Ejecutar: ollama pull nomic-embed-text

   • Verificar que el modelo esté instalado: ollama list

3. Problemas con la ruta de configuración

   • Windows: reemplace YOUR_USERNAME con su nombre de usuario real de Windows

   • Comprobar permisos de archivos

   • Verificar que existan las rutas

4. Problemas de instalación global de npm

   • Intente instalarlo con privilegios de administrador

   • Compruebe que npm esté en PATH: npm -v

   • Verificar la instalación global: npm list -g @qpd-v/mcp-server-ragdocs

Para otros problemas, consulte:

• Registros de Docker: docker logs $(docker ps -q --filter ancestor=qdrant/qdrant)

• Estado de Ollama: ollama list

• Versión de Node.js: node -v (debe ser 16 o superior)

Contribuyendo

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