ickyMCP
ickyMCP
Servidor MCP RAG para búsqueda semántica de documentos. Indexa colecciones de documentos locales en SQLite con sqlite-vec y luego expone herramientas MCP para indexar, buscar, actualizar, listar y eliminar documentos indexados.
Características
Búsqueda semántica en archivos PDF, Word, PowerPoint, Excel, Markdown y de texto
Aislamiento de base de datos por usuario con modo opcional de base de datos única heredada
Filtros de ID de documento para recuperación basada en chat o asuntos
Indexación incremental basada en el tamaño del archivo y la fecha de modificación
Incrustaciones de Voyage AI por defecto, con un backend local offline de sentence-transformers
Almacenamiento SQLite portátil con artefactos de base de datos local ignorados
Related MCP server: MCP-RAGNAR
Configuración
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txtCree los ajustes del entorno local a partir del ejemplo:
copy .env.example .envEstablezca ICKY_VOYAGE_API_KEY cuando utilice el backend predeterminado de Voyage. Para uso offline, establezca ICKY_EMBEDDING_PROVIDER=local.
Configuración
Variable | Predeterminado | Descripción |
|
|
|
| no establecido | Requerido al usar incrustaciones de Voyage |
|
| Modelo de incrustación de Voyage |
|
| Dimensión de salida de Voyage |
|
| Reservado para flujos de trabajo paralelos de Voyage |
|
| Modelo local de sentence-transformers |
|
| Tokens aproximados por fragmento |
|
| Solapamiento de tokens aproximado entre fragmentos |
|
| Directorio base para bases de datos por usuario |
| específico del proveedor | Ruta de base de datos única heredada |
Configuración de Claude MCP
{
"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"
}
}
}
}Herramientas
index: indexa un archivo o directorio; aceptauser_id,patterns,excludeyforcesearch: consulta semántica sobre fragmentos indexados; aceptadocument_ids,path_filteryfile_typessimilar: encuentra fragmentos similares al texto proporcionadorefresh: reindexa archivos modificados y elimina archivos borrados del índicelist: lista los documentos indexados y sus IDsdelete: elimina por ruta, IDs de documento o todos los documentosstatus: devuelve el estado de la base de datos, la incrustación y la fragmentación
Verificación
python -m compileall -q src run.py fast_index.py
python -c "from src.config import EMBEDDING_PROVIDER; print(EMBEDDING_PROVIDER)"Los archivos raíz test_*.py son scripts de integración que esperan documentos locales en docs/ y, para el backend predeterminado, una clave API de Voyage configurada.
Higiene de datos
Las bases de datos generadas y las carpetas de documentos locales son ignoradas por git: *.db, *.db.bak, *.sqlite, *.sqlite3, data/ y docs/. Mantenga las claves API reales en variables de entorno o .env, no en archivos rastreados.
Licencia
MIT
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
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Maintenance
Resources
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