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 |
|
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| no establecido | Requerido al usar incrustaciones de Voyage |
|
| Modelo de incrustación de Voyage |
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| Dimensión de salida de Voyage |
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| 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
This server cannot be deployed
Maintenance
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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.
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