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by Gatoco

Mnē-MCP — RAG-MCP-Server für opencode

Mnē-MCP (vom griechischen Mnēmosynē, Titanin der Erinnerung; das Makron in ē, U+0113, markiert den langen Vokal in der Transliteration) ist ein MCP-Server, der eine vollständige RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) für opencode implementiert: Er indexiert ein Obsidian-Vault oder Dokumentordner und beantwortet Fragen des Assistenten unter Verwendung der eigenen Notizen als Quelle, wobei der genaue Pfad jedes verwendeten Fragments zitiert wird.

Stack: #RAG #MCP #mcp-server #opencode #Obsidian #Qdrant #Ollama #DeepSeek #bge-m3 #Python

Funktionalität

  1. Inkrementelle Indexierung — scannt Verzeichnisse (.md, .txt) von der Festplatte mit Änderungserkennung über mtime + md5, Entfernung veralteter Punkte (Stale Cleanup) und Unterstützung großer Volumes (~19 GB).

  2. Lokale Embeddings — Modell bge-m3 über lokales Ollama (/api/embed), 1024 Dimensionen, mehrsprachig (einschließlich Spanisch), L2-normalisiert für korrekte Skalierung mit Kosinus-Ähnlichkeit.

  3. Semantische Abfrage — Qdrant (Docker), einzelne Sammlung mit Filtern über Payload (source, path, mtime, md5, heading_path) und konfigurierbarem Relevanz-Schwellenwert.

  4. Fundierte Generierung — Antworten mit deepseek-v4-flash (Ollama Cloud) nur, wenn die Evidenz den Schwellenwert überschreitet; andernfalls explizite Ablehnung ("no relevant documents found"). Ohne Evidenz keine Generierung.

Related MCP server: mcp-duckvault

Architektur

MCP tools (stdio) ──┐
                    ├── RagService (core) ────▶ Qdrant (vectorial, Docker)
Admin page (:8310) ─┘       │
                            ├── OllamaEmbedder (bge-m3 local)
                            └── LLMProvider (deepseek-v4-flash, Ollama Cloud)
  • Python 3.14 · Offizielles MCP-SDK (mcp==1.12.4) · qdrant-client · httpx

  • 7 Werkzeuge: index · query · search · delete · list · stats · config

  • Lokale Verwaltungsseite (http://127.0.0.1:8310): Dashboard, indexierte Dokumente, asynchrone Indexierung mit Fortschritt und Such-Playground. Teilt denselben Kern wie die MCP-Werkzeuge (null doppelte Logik).

  • Suite von 70 Offline-Tests (Qdrant :memory: + Mocks) + End-to-End-Smoke-Test.

Verwendung für Entwickler

docker compose up -d qdrant   # Qdrant
ollama pull bge-m3            # embeddings locales
cp .env.example .env          # OLLAMA_API_KEY + VAULT_ROOT
make install                  # instala el paquete (venv)
make admin                    # panel: http://127.0.0.1:8310

Registrierung in opencode.json (Abschnitt mcp, Typ local, Befehl python3 mcp_rag/server.py oder der Entry Point mcp-rag-opencode).

Anfrage

Verhalten

index (source, path, force_rescan, max_files)

Inkrementeller Scan, überspringt unveränderte Dateien, lädt Vektoren in Stapeln hoch

query (question, top_k ≤ 8, source, path_prefix, score_threshold)

Abruf → Reranker/LLM → Antwort mit Zitaten (path + heading_path)

search

Rohe Treffer mit score, ohne Generierung

stats

Gesundheit von Qdrant/Ollama, LLM-Status, Zählungen nach Quelle

Roadmap

Hybride Suche dicht+spärlich (BM25 + RRF) · Cross-Encoder-Reranking · semantischer Cache · Evaluierungs-Harness (recall@k, MRR, nDCG) — geplant in openspec/specs/mnemos-differentiators/.

Akademisch

Integriertes Projekt · Prof. Christian Pérez · Student: Gat · 2026

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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    maintenance
    Enables indexing local documents (PDF, Markdown, text, code) into a knowledge base and querying them via semantic search using local embeddings, all running privately on your machine.
    4
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables semantic search and retrieval over an Obsidian vault using local or API-based embeddings, allowing AI assistants to find notes by meaning, get related content, and pull context during conversations.
    13
    MIT

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