mcp-rag
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-ragFind in my PDFs what the documents say about renewable energy."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP RAG Server cho PDF
MCP server (HTTP) cho phép Claude tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search) trên các file PDF của bạn thông qua RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Transport: HTTP (streamable-http) — kết nối qua Claude Connectors, dùng được trên Claude Desktop, claude.ai, và mobile
Vector DB: ChromaDB (embedded, lưu trên đĩa)
Embedding: OpenAI
text-embedding-3-smallPDF: chỉ hỗ trợ PDF dạng text (không OCR)
Xác thực: không có (xem lưu ý bảo mật trong
DEPLOY.md)
Cấu trúc project
mcp-rag-pdf/
├── documents/ # Bỏ file PDF cần index vào đây
├── chroma_db/ # Chroma tự tạo, lưu vector index (không sửa tay)
├── config.py # Cấu hình chung
├── pdf_utils.py # Đọc PDF + chia chunk
├── vector_store.py # Wrapper Chroma + OpenAI embedding
├── ingest.py # Script chạy thủ công để nạp/refresh dữ liệu
├── server.py # MCP server (HTTP)
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── DEPLOY.md # Hướng dẫn deploy lên cloud (Railway)Related MCP server: PDF RAG MCP Server
1. Cài đặt (chạy dev trên máy)
cd mcp-rag-pdf
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt2. Cấu hình OpenAI API key
Tạo file .env (copy từ .env.example):
OPENAI_API_KEY=sk-...3. Ingest PDF
Bỏ file .pdf vào documents/, sau đó chạy:
python ingest.pyCác lệnh hữu ích khác:
python ingest.py --reset # xoá index cũ, ingest lại từ đầu
python ingest.py --force # ingest lại tất cả kể cả file không đổi
python ingest.py --dir /path/khac # ingest từ thư mục khácChạy lại python ingest.py bất cứ khi nào thêm/sửa file PDF — script tự
động bỏ qua file không đổi (dựa trên hash nội dung), chỉ re-index file mới
hoặc đã thay đổi.
Lưu ý chi phí: mỗi lần ingest gọi OpenAI Embedding API. Với vài trăm
file PDF, chi phí text-embedding-3-small thường dưới $1.
4. Chạy thử server local
python server.pyMặc định lắng nghe tại http://0.0.0.0:8000/mcp, có endpoint kiểm tra
sống tại http://localhost:8000/health.
Đổi port bằng biến môi trường: PORT=8080 python server.py
Test bằng MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8000/mcp5. Deploy lên cloud + kết nối vào Claude
Xem hướng dẫn chi tiết trong DEPLOY.md — deploy lên
Railway, lấy public URL, rồi add qua Claude → Settings → Connectors →
Add custom connector.
Quy trình cập nhật dữ liệu
Local: chạy lại python ingest.py sau khi thêm/sửa PDF trong documents/.
Cloud (Railway): ingest được thực hiện trong lúc build Docker image —
push code/PDF mới rồi redeploy (chi tiết trong DEPLOY.md).
Giới hạn hiện tại
Chỉ đọc PDF dạng text; PDF scan (ảnh) sẽ bị bỏ qua với cảnh báo.
Xoá file khỏi
documents/không tự động xoá khỏi index — cần chạypython ingest.py --resetđể làm sạch hoàn toàn.Không có xác thực — chỉ nên deploy cho môi trường nội bộ tin cậy, hoặc đặt sau 1 lớp bảo vệ khác (VPN, IP allowlist...).
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- Alicense-qualityDmaintenanceMCP server for document ingestion and semantic search on Qdrant. Enables ingesting local documents, generating embeddings with OpenAI, and performing vector search with metadata filters.Apache 2.0
- Alicense-qualityDmaintenanceA Model Context Protocol (MCP) server that provides powerful RAG (Retrieval-Augmented Generation) capabilities for PDF documents. This server uses ChromaDB for vector storage, sentence-transformers for embeddings, and semantic chunking for intelligent text segmentation.MIT
- Flicense-qualityDmaintenanceA Retrieval Augmented Generation MCP server that ingests documents into a local vector database and enables semantic search queries.10
- FlicenseAqualityDmaintenanceMCP server that enables semantic search over local PDF collections using local RAG, with automatic indexing of new documents.5
Related MCP Connectors
Remote ChromaDB vector database MCP server with streamable HTTP transport
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/nguyenkhanhtoan-ai/mcp-rag'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server