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brenol404

hybrid-rag-mcp

by brenol404
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Python
Local

Related Servers

Alternatives to hybrid-rag-mcp

No user-submitted related servers found.

    Related Servers

    • mcp-rag

      elhassane1230
      A
      license
      A
      quality
      D
      maintenance
      Enables semantic search and question answering over a knowledge base using hybrid retrieval and grounded answers, all running offline with no API keys.
      4
      MIT

    • rag-mcp

      Kamalesh-Kavin
      F
      license
      A
      quality
      D
      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
      -

    • Mnē-MCP

      Gatoco
      F
      license
      A
      quality
      B
      maintenance
      Enables retrieval-augmented question answering over Obsidian vaults and document folders, with local embeddings, vector search, and cited source paths.
      7
      -

    • grounded-rag-mcp

      chetan1521
      A
      license
      A
      quality
      B
      maintenance
      Enables LLM hosts to perform grounded, cited retrieval and answer generation over your own documents using hybrid BM25 and dense search, with explicit refusal when answers are not supported by the sources.
      5
      6 npm
      MIT

    • compendio-mcp

      RuloGB
      A
      license
      A
      quality
      A
      maintenance
      Indexes your project's markdown documentation and exposes it to AI agents via local hybrid search (lexical + semantic) with progressive disclosure tools.
      3
      117 npm
      5
      MIT
    Deploy Server
    One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

    TDQS

    B3.4/5.0

    Scored across 4 tools

    Disambiguation4/5

    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.

    Naming Consistency4/5

    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.

    Tool Count4/5

    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.

    Completeness4/5

    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.

    Maintenance

    ActivityMaintained
    ResponsivenessNo issues

    Resources