Skip to main content
Glama
Lina6795

Modular RAG MCP Server

by Lina6795
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Local

Modular RAG MCP Server

一个可插拔、可观测的模块化 RAG（检索增强生成）服务框架，通过 MCP（Model Context Protocol）协议对外暴露工具接口，支持 Copilot / Claude 等 AI 助手直接调用。同时也是一份专为大模型相关岗位学习与面试求职设计的实战项目与配套教学资源。

🏗️ 项目概述

这个项目是什么

本项目将 RAG 面试中最常见的核心环节——检索（Hybrid Search + Rerank）、多模态视觉处理（Image Captioning）、RAG 评估（Ragas + Custom）、生成（LLM Response）——以及当下热门的应用协议 MCP（Model Context Protocol） 串联为一个完整的、可运行的工程项目。

项目的一大亮点是极易适配到你自己的业务中。得益于全链路可插拔架构，你可以快速将它结合到自己已有的项目里，无论你的背景和需求如何，都能找到适合自己的使用方式。具体的使用策略会在后文 谁适合用这个项目 & 怎么用 中详细展开。

不只是项目，更是一整套思路

比这个项目本身更有价值的，是它背后蕴含的一整套工程化思路：

  • 如何编写 DEV_SPEC（开发规格文档）来驱动开发

  • 如何用 Skill 基于 Spec 自动完成代码编写

  • 如何用 Skill 进行自动化测试、打包、环境配置

  • 如何基于可插拔架构进行扩展（比如扩展到 Agent）

学会了思路，你可以自己做全新的项目和扩展。以上每一步的具体做法、设计思路，在笔记中都有对应的视频讲解，建议配合观看。

核心能力一览

模块

能力

说明

Ingestion Pipeline

PDF → Markdown → Chunk → Transform → Embedding → Upsert

全链路数据摄取，支持多模态图片描述（Image Captioning）

Hybrid Search

Dense (向量) + Sparse (BM25) + RRF Fusion + Rerank

粗排召回 + 精排重排的两段式检索架构

MCP Server

标准 MCP 协议暴露 Tools

query_knowledge_hub、list_collections、get_document_summary

Dashboard

Streamlit 六页面管理平台

系统总览 / 数据浏览 / Ingestion 管理 / 摄取追踪 / 查询追踪 / 评估面板

Evaluation

Ragas + Custom 评估体系

支持 golden test set 回归测试，拒绝"凭感觉"调优

Observability

全链路白盒化追踪

Ingestion 与 Query 两条链路的每一个中间状态透明可见

Skill 驱动全流程

从编写到测试、打包、配置一键完成

auto-coder / qa-tester / package / setup 等 Skill 覆盖完整开发生命周期（笔记中每个 Skill 的使用和设计思路均有讲解，请参考配套视频）

技术亮点

🔌 全链路可插拔架构：LLM / Embedding / Reranker / Splitter / VectorStore / Evaluator 每一个核心环节均定义了抽象接口，支持"乐高积木式"替换，通过配置文件一键切换后端，零代码修改。

🔍 混合检索 + 重排：BM25 稀疏检索解决专有名词精确匹配 + Dense Embedding 解决同义词语义匹配，RRF 融合后可选 Cross-Encoder / LLM Rerank 精排，平衡查全率与查准率。

🖼️ 多模态图像处理：采用 Image-to-Text 策略，利用 Vision LLM 自动生成图片描述并缝合进 Chunk，复用纯文本 RAG 链路即可实现"搜文字出图"。

📡 MCP 生态集成：遵循 Model Context Protocol 标准，可直接对接 GitHub Copilot、Claude Desktop 等 MCP Client，零前端开发，一次开发处处可用。

📊 可视化管理 + 自动化评估：Streamlit Dashboard 提供完整的数据管理与链路追踪能力，集成 Ragas 等评估框架，建立基于数据的迭代反馈回路。

🧪 三层测试体系：Unit / Integration / E2E 分层测试，覆盖独立模块逻辑、模块间交互、完整链路（MCP Client / Dashboard）。

🤖 Skill 驱动全流程：内置 auto-coder（自动编码）、qa-tester（自动测试）、package（清理打包）、setup（一键配置）等 Agent Skill，覆盖从代码编写到测试、打包、部署的完整开发生命周期。每个 Skill 的使用方法和设计思路在笔记的项目部分均有讲解视频，可参考学习。

📖 详细架构设计、模块说明和任务排期请参阅 DEV_SPEC.md

Related MCP server: Modular RAG MCP Server

🚀 快速开始

1. 克隆项目

git clone <repo-url>
cd Modular-RAG-MCP-Server

2. 一键配置（Setup Skill）

本项目提供了 Setup Skill 一键完成所有环境配置，包括：Provider 选择 → API Key 配置 → 依赖安装 → 配置文件生成 → Dashboard 启动。

在 VS Code 中打开项目，通过 Copilot / Claude 对话框输入：

setup

Agent 会自动引导你完成全部配置流程。

💡 如果不熟悉 Skill 的使用方式，请观看配套笔记中的 Setup Skill 使用讲解视频。

📊 进度跟踪表 (Progress Tracking)

状态说明：[ ] 未开始 | [~] 进行中 | [x] 已完成

更新时间：每完成一个子任务后更新对应状态

阶段 A：工程骨架与测试基座

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

A1

初始化目录树与最小可运行入口

[x]

2026-06-08

目录结构、配置文件、main.py 已创建

A2

引入 pytest 并建立测试目录约定

[x]

2026-06-08

pytest 配置、tests/ 目录结构、22 个冒烟测试

A3

配置加载与校验（Settings）

[]

2026-06-08

配置加载、校验与单元测试

阶段 B：Libs 可插拔层

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

B1

LLM 抽象接口与工厂

[x]

2026-06-08

BaseLLM + LLMFactory + 16个单元测试

B2

Embedding 抽象接口与工厂

[x]

2026-06-08

BaseEmbedding + EmbeddingFactory + 22个单元测试

B3

Splitter 抽象接口与工厂

[x]

2026-06-08

BaseSplitter + SplitterFactory + 20个单元测试

B4

VectorStore 抽象接口与工厂

[x]

2026-06-08

BaseVectorStore + VectorStoreFactory + 34个单元测试

B5

Reranker 抽象接口与工厂（含 None 回退）

[x]

2026-06-08

BaseReranker + RerankerFactory + NoneReranker + 单元测试

B6

Evaluator 抽象接口与工厂

[x]

2026-06-08

BaseEvaluator + EvaluatorFactory + CustomEvaluator + 单元测试

B7.1

OpenAI-Compatible LLM 实现

[x]

2026-06-09

OpenAILLM + AzureLLM + DeepSeekLLM + 33个单元测试

B7.2

Ollama LLM 实现

[]

2026-06-09

OllamaLLM + 32个单元测试

B7.3

OpenAI & Azure Embedding 实现

[x]

2026-06-09

OpenAIEmbedding + AzureEmbedding + 27个单元测试

B7.4

Ollama Embedding 实现

[x]

2026-06-09

OllamaEmbedding + 20个单元测试

B7.5

Recursive Splitter 默认实现

[x]

2026-06-09

RecursiveSplitter + 24个单元测试 + langchain集成

B7.6

ChromaStore 默认实现

[x]

2026-06-10

ChromaStore + 20个集成测试 + roundtrip验证

B7.7

LLM Reranker 实现

[x]

2026-06-10

LLMReranker + 20个单元测试 + prompt模板支持

B7.8

Cross-Encoder Reranker 实现

[x]

2026-06-10

CrossEncoderReranker + 26个单元测试 + 工厂集成

B8

Vision LLM 抽象接口与工厂集成

[x]

2026-06-10

BaseVisionLLM + ImageInput + LLMFactory扩展 + 35个单元测试

B9

Azure Vision LLM 实现

[x]

2026-06-10

AzureVisionLLM + 22个单元测试 + mock测试 + 图片压缩

阶段 C：Ingestion Pipeline MVP

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

C1

定义核心数据类型/契约（Document/Chunk/ChunkRecord）

[x]

2026-06-10

Document/Chunk/ChunkRecord + 18个单元测试

C2

文件完整性检查（SHA256）

[x]

2026-06-10

FileIntegrityChecker + SQLiteIntegrityChecker + 25个单元测试

C3

Loader 抽象基类与 PDF Loader

[x]

2026-06-10

BaseLoader + PdfLoader + PyMuPDF图片提取 + 21单元测试 + 9集成测试

C4

Splitter 集成（调用 Libs）

[x]

2026-06-10

DocumentChunker + 19个单元测试 + 5个核心增值功能

C5

Transform 基类 + ChunkRefiner

[x]

2026-06-10

BaseTransform + ChunkRefiner (Rule + LLM) + TraceContext + 25单元测试 + 5集成测试

C6

MetadataEnricher

[x]

2026-06-10

MetadataEnricher (Rule + LLM) + 26单元测试 + 真实LLM集成测试

C7

ImageCaptioner

[x]

2026-06-10

ImageCaptioner + Azure Vision LLM 实现 + 集成测试

C8

DenseEncoder

[x]

2026-06-10

批量编码+Azure集成测试

C9

SparseEncoder

[x]

2026-06-10

词频统计+语料库统计+26单元测试

C10

BatchProcessor

[x]

2026-06-10

BatchProcessor + BatchResult + 20个单元测试

C11

BM25Indexer（倒排索引+IDF计算）

[x]

2026-06-10

BM25索引器+IDF计算+持久化+26单元测试

C12

VectorUpserter（幂等upsert）

[x]

2026-06-10

稳定chunk_id生成+幂等upsert+21单元测试

C13

ImageStorage（图片存储+SQLite索引）

[x]

2026-06-10

ImageStorage + SQLite索引 + 37个单元测试 + WAL并发支持

C14

Pipeline 编排（MVP 串起来）

[x]

2026-06-10

完整流程编排+Azure LLM/Embedding集成测试通过

C15

脚本入口 ingest.py

[x]

2026-06-10

CLI脚本+E2E测试+文件发现+skip功能

阶段 D：Retrieval MVP

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

D1

QueryProcessor（关键词提取 + filters）

[x]

2026-06-11

ProcessedQuery类型+关键词提取+停用词过滤+filter语法+38单元测试

D2

DenseRetriever（调用 VectorStore.query）

[x]

2026-06-11

RetrievalResult类型+依赖注入+ChromaStore.query修复+30单元测试

D3

SparseRetriever（BM25 查询）

[x]

2026-06-11

BaseVectorStore.get_by_ids+ChromaStore实现+SparseRetriever+26单元测试

D4

RRF Fusion

[x]

2026-06-11

RRFFusion类+k参数可配置+加权融合+确定性输出+34单元测试

D5

HybridSearch 编排

[x]

2026-06-11

HybridSearch类+并行检索+优雅降级+元数据过滤+29集成测试

D6

Reranker（Core 层编排 + Fallback）

[x]

2026-06-11

CoreReranker+LLM Reranker集成+Fallback机制+27单元测试+7集成测试

D7

脚本入口 query.py（查询可用）

[x]

2026-06-11

CLI 查询入口 + verbose 输出

阶段 E：MCP Server 层与 Tools

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

E1

MCP Server 入口与 Stdio 约束

[x]

2026-06-11

server.py 使用官方 MCP SDK + stdio + 2集成测试

E2

Protocol Handler 协议解析与能力协商

[x]

2026-06-11

ProtocolHandler类+tool注册+错误处理+20单元测试

E3

query_knowledge_hub Tool

[x]

2026-06-11

ResponseBuilder+CitationGenerator+Tool注册+24单元测试+2集成测试

E4

list_collections Tool

[x]

2026-06-11

ListCollectionsTool+CollectionInfo+ChromaDB集成+41单元测试+2集成测试

E5

get_document_summary Tool

[x]

2026-06-11

GetDocumentSummaryTool+DocumentSummary+错误处理+71单元测试

E6

多模态返回组装（Text + Image）

[x]

2026-06-11

MultimodalAssembler+base64编码+MIME检测+ResponseBuilder集成+54单元测试+4集成测试

阶段 F：Trace 基础设施与打点

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

F1

TraceContext 增强（finish + 耗时统计 + trace_type）

[x]

2026-06-12

TraceContext增强(trace_type/finish/elapsed_ms/to_dict)+TraceCollector+28单元测试

F2

结构化日志 logger（JSON Lines）

[x]

2026-06-12

JSONFormatter+get_trace_logger+write_trace+16单元测试

F3

在 Query 链路打点

[x]

2026-06-12

HybridSearch+CoreReranker trace注入(5阶段)+14集成测试

F4

在 Ingestion 链路打点

[x]

2026-06-12

Pipeline五阶段trace注入(load/split/transform/embed/upsert)+11集成测试

F5

Pipeline 进度回调 (on_progress)

[x]

2026-06-12

on_progress回调(6阶段通知)+6单元测试

阶段 G：可视化管理平台 Dashboard

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

G1

Dashboard 基础架构与系统总览页

[x]

2026-06-12

app.py多页面导航+overview页+ConfigService+start_dashboard.py+11单元测试

G2

DocumentManager 实现

[x]

2026-06-12

DocumentManager跨存储协调(ChromaStore+BM25+ImageStorage+IntegrityChecker)+文档删除+21单元测试

G3

数据浏览器页面

[x]

2026-06-12

DataService只读门面+文档列表+chunk内容展示+元数据JSON展开+collection切换

G4

Ingestion 管理页面

[x]

2026-06-12

文件上传+IngestionPipeline集成+实时进度条+TraceContext自动记录

G5

Ingestion 追踪页面

[x]

2026-06-12

TraceService读取traces.jsonl+阶段时间线+耗时柱状图+stage详情展开

G6

Query 追踪页面

[x]

2026-06-12

Query trace过滤+检索结果展示+rerank对比+耗时分析

阶段 H：评估体系

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

H1

RagasEvaluator 实现

[x]

2026-06-12

19/19 tests passed

H2

CompositeEvaluator 实现

[x]

2026-06-12

11/11 tests passed

H3

EvalRunner + Golden Test Set

[x]

2026-06-12

15/15 tests passed

H4

评估面板页面

[x]

2026-06-12

6/6 tests passed, dashboard page with history tracking

H5

Recall 回归测试（E2E）

[x]

2026-06-12

3 unit+4 e2e(skip without data), hit@k+MRR threshold gating

阶段 I：端到端验收与文档收口

任务编号

任务名称

状态

完成日期

备注

I1

E2E：MCP Client 侧调用模拟

[x]

2026-06-12

7个E2E测试+import死锁修复+非阻塞readline

I2

E2E：Dashboard 冒烟测试

[x]

2026-06-12

6个页面冒烟测试+AppTest框架+mock服务

I3

完善 README（运行说明 + MCP + Dashboard）

[x]

2026-06-12

快速开始+配置说明+MCP配置+Dashboard指南+测试+FAQ

I4

清理接口一致性（契约测试补齐）

[x]

2026-06-12

VectorStore+Reranker+Evaluator边界测试+83测试全绿

I5

全链路 E2E 验收

[x]

2026-06-12

1198单元+30e2e通过,ingest/query/evaluate脚本验证

📈 总体进度

阶段

总任务数

已完成

进度

阶段 A

3

3

100%

阶段 B

16

16

100%

阶段 C

15

15

100%

阶段 D

7

7

100%

阶段 E

6

6

100%

阶段 F

5

5

100%

阶段 G

6

6

100%

阶段 H

5

5

100%

阶段 I

5

5

100%

总计

68

68

100%

This server cannot be installed

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Lina6795/MODULAR-RAG-MCP-SERVER'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server