hybrid-rag-mcp
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Related Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables semantic search and question answering over a knowledge base using hybrid retrieval and grounded answers, all running offline with no API keys.4MIT
- FlicenseAqualityDmaintenanceEnables 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-
- FlicenseAqualityBmaintenanceEnables retrieval-augmented question answering over Obsidian vaults and document folders, with local embeddings, vector search, and cited source paths.7-
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents and MCP hosts to query a local second brain built from scattered notes, docs, PDFs, and chat logs, with hybrid vector/BM25 retrieval and section-level citations.-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables intelligent ingestion and querying of PDF, Markdown, and text files using hybrid search that combines keyword matching and semantic embeddings with citations.2-
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents and MCP hosts to query a local hybrid vector and BM25 index over scattered notes, docs, and chat logs, returning section-level citations for grounded answers.-
TDQS
Scored across 4 tools
As ferramentas têm propósitos majoritariamente distintos: ingest adiciona documentos, search faz consulta híbrida crua, ask gera resposta com RAG e metrics expõe estatísticas. A única ambiguidade possível é entre ask e search, já que ambos envolvem recuperação, mas as descrições deixam clara a diferença entre resposta gerada e trechos brutos.
Os nomes são todos curtos e em minúsculas, seguindo um estilo simples e consistente. Há uma pequena mistura entre verbos (ask, ingest, search) e substantivo (metrics), mas o padrão geral é previsível e uniforme.
Com 4 ferramentas, o servidor é enxuto e cada uma cobre uma função essencial do ciclo RAG: ingestão, busca, geração e observabilidade. O número é apropriado para o escopo declarado, sem excesso ou carência evidente.
O fluxo principal de RAG está coberto: ingestão, busca híbrida, perguntas com streaming e métricas. Faltam operações secundárias como remover/atualizar documentos ou listar o corpus, mas essas são lacunas menores que não impedem o uso básico do servidor.