ickyMCP
ickyMCP
RAG MCP-Server für semantische Dokumentensuche. Er indiziert lokale Dokumentsammlungen in SQLite mit sqlite-vec und stellt dann MCP-Tools zum Indizieren, Suchen, Aktualisieren, Auflisten und Löschen indizierter Dokumente bereit.
Funktionen
Semantische Suche über PDF-, Word-, PowerPoint-, Excel-, Markdown- und Textdateien
Benutzerbezogene Datenbankisolierung mit optionalem Legacy-Modus für eine einzelne Datenbank
Dokument-ID-Filter für Chat- oder fallbezogenes Abrufen
Inkrementelle Indizierung basierend auf Dateigröße und Änderungszeitpunkt
Voyage AI-Embeddings standardmäßig, mit einem offline verfügbaren lokalen sentence-transformers-Backend
Portabler SQLite-Speicher mit ignorierten lokalen Datenbank-Artefakten
Related MCP server: MCP-RAGNAR
Einrichtung
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txtErstellen Sie lokale Umgebungseinstellungen aus dem Beispiel:
copy .env.example .envSetzen Sie ICKY_VOYAGE_API_KEY, wenn Sie das standardmäßige Voyage-Backend verwenden. Für die Offline-Nutzung setzen Sie ICKY_EMBEDDING_PROVIDER=local.
Konfiguration
Variable | Standard | Beschreibung |
|
|
|
| nicht gesetzt | Erforderlich bei Verwendung von Voyage-Embeddings |
|
| Voyage-Embedding-Modell |
|
| Voyage-Ausgabedimension |
|
| Reserviert für parallele Voyage-Workflows |
|
| Lokales sentence-transformers-Modell |
|
| Ungefähre Tokens pro Chunk |
|
| Ungefähre Token-Überschneidung zwischen Chunks |
|
| Basisverzeichnis für benutzerbezogene Datenbanken |
| anbieterspezifisch | Legacy-Pfad für eine einzelne Datenbank |
Claude MCP-Konfiguration
{
"mcpServers": {
"ickyMCP": {
"command": "python",
"args": ["C:\\Users\\devan\\OneDrive\\Desktop\\Projects\\ickyMCP\\run.py"],
"env": {
"ICKY_EMBEDDING_PROVIDER": "voyage",
"ICKY_VOYAGE_API_KEY": "YOUR_VOYAGE_API_KEY",
"ICKY_CHUNK_SIZE": "5000",
"ICKY_CHUNK_OVERLAP": "500"
}
}
}
}Tools
index: Indiziert eine Datei oder ein Verzeichnis; akzeptiertuser_id,patterns,excludeundforcesearch: Semantische Abfrage über indizierte Chunks; akzeptiertdocument_ids,path_filterundfile_typessimilar: Findet Chunks, die dem bereitgestellten Text ähnlich sindrefresh: Indiziert geänderte Dateien neu und entfernt gelöschte Dateien aus dem Indexlist: Listet indizierte Dokumente und deren IDs aufdelete: Löscht nach Pfad, Dokument-IDs oder alle Dokumentestatus: Gibt den Status von Datenbank, Embedding und Chunking zurück
Überprüfung
python -m compileall -q src run.py fast_index.py
python -c "from src.config import EMBEDDING_PROVIDER; print(EMBEDDING_PROVIDER)"Die test_*.py-Dateien im Stammverzeichnis sind Integrationsskripte, die lokale Dokumente unter docs/ und für das Standard-Backend einen konfigurierten Voyage-API-Schlüssel erwarten.
Datenhygiene
Generierte Datenbanken und lokale Dokumentenordner werden von git ignoriert: *.db, *.db.bak, *.sqlite, *.sqlite3, data/ und docs/. Bewahren Sie echte API-Schlüssel in Umgebungsvariablen oder .env-Dateien auf, nicht in versionierten Dateien.
Lizenz
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
The Needle MCP server enables semantic search on documents stored in files like PDFs, DOCX, and XLSX by connecting AI applications to external data sources. It provides capabilities to create and manage document collections, perform natural language searches on stored content, and retrieve relevant information without requiring exact keyword matches.
Ingest, manage, and retrieve documents for RAG-powered AI applications
Vector RAG store for Word/Excel/PDF/PowerPoint. Break-even pricing, $5 per 5,700 pages.
Personal knowledge base MCP server with semantic search, auto-categorization, metadata extraction
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityAmaintenancePrivacy-first local document search using semantic search. Runs entirely on your machine with no cloud services, supporting PDF, DOCX, TXT, and Markdown files.92,426 npm417MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA local RAG server that enables document indexing and sentence window retrieval across multiple file formats like PDF, MD, and DOCX. It supports both local Hugging Face models and OpenAI embeddings for efficient context-aware querying through the Model Context Protocol.GPL 3.0
- AlicenseAqualityDmaintenanceA local-first document retrieval MCP server that enables AI coding tools like Codex to search private local documents via semantic search and keyword boost, supporting ingestion of PDF, DOCX, TXT, Markdown, and HTML files.7MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA local-first semantic search server for documents, supporting PDFs, Office files, and text/markdown, enabling natural language search via the Model Context Protocol (MCP).1MIT