MCP AnythingLLM

Puente MCP entre tus libros indexados en AnythingLLM y Google Antigravity, con reranking multilingüe y citas verificables.

Un experimento personal que funciona. No es un producto, no promete nada. Simplemente resolvió un problema que yo tenía, y quizás a ti también te sirva.

Sobre este proyecto

Este es un proyecto personal, hecho por un estudiante de medicina (no por un programador) como solución a un problema concreto: estudiar con libros de texto completos era lento, y usar un LLM para consultarlos consumía cuota masivamente.

Sobre el soporte: intentaré ayudar en la medida de lo posible, pero no puedo prometer tiempos de respuesta ni garantizar que funcione en todos los sistemas. Si algo no funciona en tu máquina, abre un issue describiendo el problema con el mayor contexto posible — si tengo tiempo, te ayudo. Si no, puede que otro usuario de la comunidad lo haga.

Sobre la licencia: el código es libre bajo AGPL-3.0-or-later. Puedes usarlo, modificarlo, y redistribuirlo libremente. La única condición es que si haces cambios y los distribuyes (incluyendo ofrecerlo como servicio web), debes compartir tus cambios bajo la misma licencia. Esto protege al proyecto de que alguien lo cierre y lo convierta en un producto privado, pero te deja a ti toda la libertad para adaptarlo a tu caso.

Related MCP server: corpus-rag

El problema que resuelve

Estudiar medicina con libros de texto completos (Katzung, Robbins, Constanzo, Argente) es lento: encontrar un dato específico en un capítulo de 60 páginas toma minutos. Los LLMs modernos pueden ayudarte, pero leer libros enteros en un asistente como Gemini, Claude u OpenAI consume cuota masivamente — el demo oficial del OS de Google usó 2.6B tokens y costó ~$917 en una sola tarea.

La solución: un RAG local que indexe tus PDFs en tu propia pc (privacidad total y sobre todo, 0 coste de indexación) y exponga búsqueda semántica a Antigravity vía MCP. Solo los fragmentos relevantes se envían al modelo, con citas de libro y página exactas.

Este proyecto es el puente que faltaba entre AnythingLLM (que indexa y busca) y Antigravity (que razona y genera respuestas).

Qué hace

• Búsqueda multi-workspace — expone varios dominios médicos como herramientas MCP independientes (ciencias básicas, fisiología, patología, propedéutica, farmacología o cualquiera que desees añadir)

• Reranking multilingüe — consulta en español sobre libros en inglés gracias a BAAI/bge-reranker-v2-m3

• Citas verificables — cada fragmento incluye libro, página y score de relevancia del reranker

• 100% local para indexación — tus PDFs nunca salen de tu máquina

• Coste mínimo de tokens — cada consulta envía ~6-8 fragmentos en lugar de libros completos, ahorrándote una cantidad considerable de tokens

• Compatible con cualquier cliente MCP — Antigravity, Claude Code, Cursor, etc.

Arquitectura

flowchart TD
    PDFs["Tus PDFs de medicina<br/>(Katzung, Robbins, Constanzo, Argente)"]
    Ollama["Ollama<br/>(bge-m3)"]
    AnythingLLM["AnythingLLM<br/>(LanceDB)"]
    Wrapper["Wrapper MCP<br/>(bge-reranker-v2-m3)"]
    Antigravity["Antigravity<br/>(Gemini)"]
    Response["Respuesta con citas<br/>(libro + página)"]

    PDFs -->|indexación, una vez| AnythingLLM
    Ollama -->|embeddings| AnythingLLM
    AnythingLLM -->|API REST /vector-search| Wrapper
    Wrapper -->|MCP stdio| Antigravity
    Antigravity --> Response

Aclaración: Ollama solo se usa para generar embeddings durante la indexación. En las consultas no actúa. El único que genera texto es Gemini (o el modelo que elijas) dentro de Antigravity

Requisitos

Sistema operativo:

• Fedora 42+ / Ubuntu 22.04+ / Arch

• macOS 12+ (Apple Silicon)

Software:

• Ollama — runtime de modelos locales

• AnythingLLM — indexador y motor RAG

• Google Antigravity — cliente agente

• uv — gestor de paquetes Python

Instalación rápida

bash git clone https://github.com/TU_USUARIO/mcp-anythingllm.git cd mcp-anythingllm uv sync

Para la instalación completa (incluye Ollama, AnythingLLM, Antigravity y la configuración de los workspaces), ver docs/INSTALL.md.

Uso

Una vez configurado, Antigravity usará automáticamente las herramientas cuando preguntes sobre medicina.

Ejemplo 1 — Consulta simple

¿Qué dice Katzung sobre los inhibidores de SGLT2?

Antigravity llama a buscar_farmacologia, obtiene fragmentos del Katzung con citas exactas, y responde con la información y las páginas.

Ejemplo 2 — Consulta multi-workspace

Explícame la insuficiencia cardíaca: fisiología, patología, clínica y tratamiento farmacológico.

Antigravity llama a buscar_fisiologia, buscar_patologia, buscar_propedeutica y buscar_farmacologia, y sintetiza una respuesta integrada con citas de los cuatro dominios.

Ejemplo 3 — Consulta dirigida

Solo del Robbins, ¿qué dice sobre la patogenia de la aterosclerosis?

Antigravity llama a buscar_patologia y filtra los fragmentos que no son del Robbins antes de responder.

Documentación

• docs/INSTALL.md — guía completa de instalación

• docs/TROUBLESHOOTING.md — errores comunes y sus soluciones

• docs/AGENTS.md.example — ejemplo de reglas para que Antigravity use las herramientas correctamente

Estado del proyecto

Funciona y es usable, pero es joven. Lo que significa:

• Probado en Fedora 44 con Ryzen 7 y 24 GB de RAM

• No probado en otras distribuciones ni en macOS (feedback bienvenido)

• Sin tests automatizados todavía

• Sin instalador gráfico (por ahora, es un README honesto)

Roadmap

• Reranking con bge-reranker-v2-m3

• Soporte para múltiples workspaces

• Consultas multi-workspace en una sola conversación

• Script de instalación automatizado

• Soporte para Anki vía MCP

• Filtro por libro específico en las consultas

• Verificación en macOS con Apple Silicon

• Traducción al inglés del README

Cómo contribuir

Este proyecto nació como una solución personal y sigue siendo pequeño. Si te sirve y quieres mejorarlo, las áreas donde más ayuda hace falta son:

• Reportar errores — abre un issue con tu distro, versión de Ollama, y el mensaje de error completo

• Port a macOS — necesitamos testers con Apple Silicon

• Traducción al inglés del README y docs

• Nuevos MCP servers — Anki, Zotero, lo que necesites

Abre un issue antes de trabajar en algo grande, para evitar duplicación.

##Licencia

El código está licenciado bajo AGPL-3.0-or-later. Ver LICENSE.

La documentación (README.md, docs/*.md) está licenciada bajo CC BY-SA 4.0.

En términos simples: puedes usar, modificar y redistribuir libremente, pero si haces cambios debes compartirlos bajo la misma licencia. Esto incluye casos donde ofrezcas el software como servicio web.

Agradecimientos

Este proyecto se apoya en el trabajo de:

• BAAI / FlagEmbedding — modelos bge-m3 y bge-reranker-v2-m3

• AnythingLLM — motor RAG con interfaz gráfica

• Ollama — runtime local de modelos

• Anthropic — protocolo MCP

• Google Antigravity — cliente agente

Y a las comunidades de Fedora, Python y MCP por la documentación dispersa que hizo posible armar esto.