마크다운 디렉터리를 위한 검색 엔진입니다. 파일을 감시하고 증분적으로 인덱싱하며, 해당 파일들에 대한 하이브리드 검색 쿼리에 응답합니다.
벡터는 sqlite-vec에, 키워드는 SQLite FTS5에 저장되며, 두 결과는 reciprocal rank fusion으로 결합됩니다. 임베딩은 fastembed의 ONNX 모델을 통해 프로세스 내에서 실행되므로, 서버를 세울 필요도 API 키를 보관할 필요도 없습니다. rerank 추가 기능을 통해 선택적 cross-encoder 재점수 계층을 사용할 수 있습니다.
uv tool install metamind-vault-ragRelated MCP server: mnemonic
명령어 | 용도 |
| 디렉터리를 감시하고 변경 사항을 인덱싱 |
| 일회성 전체 재인덱싱 |
| 루프백 HTTP 검색 API |
| stdio MCP 서버 |
| 환경 및 인덱스 진단 |
변수 | 의미 |
| 인덱싱할 디렉터리 |
| 컬렉션 이름. 인덱스 파일의 범위를 지정함 |
| 루프백 검색 API용 포트 |
| 인덱스, 캐시, 로그가 기록되는 위치. 기본값은 |
인덱스는 상태 디렉터리에 컬렉션 이름으로 기록되며, 절대 말뭉치 내부에 배치되지 않습니다. 서로 다른 컬렉션이나 서로 다른 상태 디렉터리를 가리키는 두 클라이언트는 서로를 알지 못한 채 한 머신에서 공존할 수 있습니다.
서비스를 실행하지 않고 검색이 필요한 모든 클라이언트가 설치합니다. 엔진은 누가 요청하는지에 대해 어떤 의견도 갖지 않습니다. 출력에서 클라이언트를 지칭하지 않으며, 모든 환경 변수는 VAULT_ 접두사를 사용하고, 상태 디렉터리 밖에는 아무것도 쓰지 않습니다.
uv run --extra dev pytest클라이언트는 uv tool install --from /path/to/this/repo metamind-vault-rag를 사용하여 릴리스 대신 작업 복사본을 가리킬 수 있습니다.
MIT
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Serve a folder of Markdown notes as an MCP server: hybrid search, reading, and sourced answers.
Token-efficient MCP memory for Markdown vaults. Tiered search, GraphRAG, AI memories.
Hosted MCP memory: save sessions/decisions once, search from Claude, Cursor, ChatGPT. EU-hosted FTS.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Nikitzu/metamind-vault-rag'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server