Document RAG MCP
This server is a Document RAG MCP server that lets AI agents ingest, validate, store, and retrieve structured data and semantic content from documents.
Index individual files or entire directories (PDF, DOCX, XLSX, CSV, PPTX, HTML, MD, TXT, XML) with optional force re-indexing and async background jobs.
Run hybrid semantic search over indexed chunks using dense + sparse vectors with reranking, metadata filters, and citations.
Query extracted tables via read-only SQL (SELECT, WITH, JOIN, GROUP BY) against DuckDB.
Perform simplified aggregations (count, sum, avg, min, max) grouped by columns.
List tables, documents, index status, health, config, and async job status.
Retrieve full document content, chunks, and provenance by document ID.
Automatically validate document structure (duplicate keys, sequence gaps, summary reconciliation) and report issues.
Provides a relational table store for extracted document tables, enabling read-only SQL queries, aggregations, and table discovery across the indexed dataset via DuckDB.
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., "@Document RAG MCPQuery the extracted tables for total expenses grouped by department."
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.
Document RAG MCP
Hệ Thống Document Intelligence & Hybrid Retrieval Toàn Diện Cho AI Agent
Một server Model Context Protocol (MCP) chuẩn mực, kết hợp sức mạnh của Trích xuất đa định dạng + Xác thực cấu trúc tự động + Kho dữ liệu quan hệ DuckDB (Read-Only SQL) + Tìm kiếm lai Vector Dense/Sparse (Qdrant) với BGE-M3 Cross-Encoder Reranker.
📑 Mục Lục
Related MCP server: Infino MCP server
1. Tổng Quan Kiến Trúc
Hệ thống hoạt động theo pipeline 4 tầng độc lập và song song:
Tài liệu đầu vào (PDF, DOCX, XLSX, CSV, PPTX, HTML, Markdown, TXT, XML)
│
┌─────────────┴─────────────┐
▼ ▼
Tầng 1: TRÍCH XUẤT (Mỗi định dạng có
(Format-Specific Extractors) Extractor chuyên biệt)
│
▼
Tầng 2: MÔ HÌNH TÀI LIỆU CHUẨN
DocumentModel { sections[], tables[], metadata }
│
┌────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼
Tầng 3a: Tầng 3b: Tầng 3c:
XÁC THỰC LƯU TRỮ BẢNG CHIA ĐOẠN
(Validation) (DuckDB) (Chunking)
│ │
▼ ▼
Báo cáo lỗi Tầng 4: TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA
& cảnh báo Qdrant Vector Store
- Dense + BM25 Sparse (RRF)
- Multilingual Cross-Encoder RerankerNguyên lý thiết kế: Dữ liệu sau khi trích xuất được chuẩn hóa thành
DocumentModelduy nhất. Dữ liệu bảng lập tức được nạp vào cơ sở dữ liệu quan hệ DuckDB để phục vụ các câu hỏi thống kê/tính toán chính xác $100%$, đồng thời chia đoạn thông minh nạp vào Qdrant để phục vụ tìm kiếm ngữ nghĩa mờ.
2. Tính Năng Nổi Bật
📄 1. Trích Xuất Chuyên Biệt Theo Định Dạng
Spreadsheet (
.xlsx,.xls): Đọc trực tiếp quaopenpyxl, tự động nhận diện header thống kê nhiều tầng, lan truyền ô gộp (merged cells), bảo toàn giá trị công thức tính toán.Dữ liệu phân tách (
.csv): Tự động nhận diện dấu phân cách (csv.Sniffer), thử nhiều bảng mã (utf-8,utf-8-sig,latin-1,cp1252).Tài liệu Word (
.docx): Tái hiện cây cấu trúc Heading 1 $\rightarrow$ Heading 2 $\rightarrow$ nội dung, trích xuất bảng nhúng.Tài liệu PDF (
.pdf): Tích hợp OCR bố cục trang, trích xuất cấu trúc bảng thông minh qua Docling.Trình chiếu (
.pptx): Trích xuất tiêu đề slide, bullet points, ghi chú thuyết trình (speaker notes) và bảng biểu.Văn bản có cấu trúc (
.md,.txt,.html,.xml): Phân tích cú pháp tiêu đề và trích xuất bảng HTML/XML.
🛡️ 2. Công Cụ Xác Thực Dữ Liệu Tự Động (Validation Engine)
Tự động không cần cấu hình:
Đối chiếu số lượng thực tế của từng sheet với số liệu khai báo trong sheet Tổng Hợp/Summary.
Tự động dò tìm cột số thứ tự (STT, ID) và phát hiện khoảng trống (gaps) hoặc số trùng lặp.
Phát hiện bản ghi trùng lặp khóa chính xuyên suốt các sheet con (Cross-sheet duplicate keys).
Phân tích thống kê phát hiện lỗi copy-paste nhầm tên sheet/danh mục.
Khai báo qua Rule JSON (
rules/*.json): Hỗ trợ thiết lập ràng buộcrequired,required_any(nhóm cột ứng viên),unique,sequencetheo từng mẫu tài liệu.
📊 3. Lưu Trữ & Phân Tích Quan Hệ (DuckDB Read-Only)
Mỗi bảng biểu trích xuất được tạo thành một bảng riêng biệt trong file
tables.duckdb.An toàn tuyệt đối: Lớp bảo vệ
_validate_readonly_sqlchỉ cho phép các câu lệnh đọc (SELECT,WITH,DESCRIBE,EXPLAIN,SHOW), ngăn chặn mọi hành vi thay đổi/xóa dữ liệu (DROP,DELETE,INSERT, multi-statement injection;).Cung cấp API
aggregateđể AI Agent tổng hợp dữ liệu dễ dàng mà không cần sinh câu lệnh SQL phức tạp.
🎯 4. Tìm Kiếm Lai & Xếp Hạng Lại (Hybrid Search & Reranking)
Tìm kiếm lai: Kết hợp Dense Vector + Sparse BM25 thông qua thuật toán Reciprocal Rank Fusion (RRF).
Reranker Đa Ngôn Ngữ: Sử dụng
BAAI/bge-reranker-v2-m3xếp hạng lại top kết quả với độ chính xác vượt trội.Trích dẫn có căn cứ: Mỗi đoạn văn bản trả về đều kèm mã trích dẫn
[S1],[S2]chỉ rõ tên file, tên sheet, khoảng dòng hoặc đường dẫn mục lục.
3. Cài Đặt & Khởi Động Nhanh
Yêu Cầu Hệ Thống
Python:
3.11–3.13Công cụ quản lý:
uv(khuyến nghị)Cơ sở dữ liệu Vector: Qdrant (Docker hoặc Local Embedded)
Các Bước Cài Đặt
# 1. Clone mã nguồn dự án
git clone https://github.com/nongtiensonpro/document-rag-mcp.git
cd document-rag-mcp
# 2. Tạo file cấu hình môi trường
cp .env.example .env
# 3. Đồng bộ và cài đặt toàn bộ thư viện phụ thuộc
uv sync
# 4. (Tùy chọn) Khởi chạy Qdrant qua Docker nếu dùng Docker mode
docker compose up -d qdrant4. Danh Sách & Chi Tiết 14 Công Cụ MCP
Server đăng ký sẵn 14 công cụ chuyên biệt:
STT | Tên Tool | Nhóm | Mô tả chi tiết |
1 |
| Nạp dữ liệu | Trích xuất, xác thực cấu trúc, lưu bảng vào DuckDB và nhúng vector một file. Hỗ trợ |
2 |
| Nạp dữ liệu | Quét nạp hàng loạt cả thư mục, hỗ trợ đệ quy, lọc đuôi file, báo cáo diff chi tiết (mới, sửa đổi, giữ nguyên, lỗi). |
3 |
| Tìm kiếm | Tìm kiếm lai kết hợp Dense + BM25, rerank BGE-M3, hỗ trợ lọc theo metadata (sheet, file, ...) và trả về trích dẫn. |
4 |
| SQL DuckDB | Chạy các câu truy vấn SQL phân tích chỉ đọc ( |
5 |
| SQL DuckDB | API tổng hợp nhanh: đếm ( |
6 |
| SQL DuckDB | Liệt kê danh sách toàn bộ các bảng và Unified View trong DuckDB kèm tên cột, kiểu dữ liệu, số dòng và file nguồn. |
7 |
| SQL / Dedupe | Tự động tìm kiếm các bản ghi trùng lặp mã, tài khoản, STK, CCCD, ID xuyên suốt các sheet trong một tài liệu hoặc toàn bộ cơ sở dữ liệu. |
8 |
| Đối chiếu | Đối chiếu tự động số lượng khai báo trong sheet Tổng Hợp so với các sheet dữ liệu con, phát hiện các sheet bị bỏ sót ( |
9 |
| Kiểm tra | Liệt kê toàn bộ tài liệu đã nạp kèm mã băm SHA-256, số chunk vector, số bảng và thời gian nạp. |
10 |
| Kiểm tra | Lấy toàn bộ nội dung chunk, các bảng và thông tin metadata chi tiết của một tài liệu theo |
11 |
| Hệ thống | Kiểm tra số lượng vector, số bảng DuckDB, dung lượng và danh sách các thư mục gốc được phép nạp. |
12 |
| Hệ thống | Kiểm tra kết nối tới Qdrant Vector Store và DuckDB backend. |
13 |
| Hệ thống | Xem cấu hình đang hoạt động của server (các khóa bảo mật tự động được ẩn). |
14 |
| Tác vụ ngầm | Kiểm tra trạng thái, tiến độ phần trăm và kết quả của tác vụ index bất đồng bộ theo |
5. Hướng Dẫn Tích Hợp Chi Tiết Vào Hermes Agent
Dự án hỗ trợ 2 phương thức tích hợp vào Hermes Agent:
┌─────────────────────────────────────┐
│ HERMES AGENT CORE │
└──────────────────┬──────────────────┘
│
┌─────────────────────────┴─────────────────────────┐
▼ ▼
┌─────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────┐
│ Cách A: Native User Plugin │ │ Cách B: Std MCP Server │
│ (~/.hermes/plugins/...) │ │ (config.yaml stdio) │
│ - hermes plugins enable │ │ - Tự động spawn subprocess │
│ - Quản lý qua Desktop GUI │ │ - Chuẩn kết nối stdio JSON │
└─────────────────────────────┘ └─────────────────────────────┘Cách A: Sử dụng Native Hermes Plugin (Khuyến nghị cho CLI & Desktop)
Plugin đã được cài đặt sẵn tại C:\Users\<user>\AppData\Local\hermes\plugins\document-rag\ (hoặc lưu trong thư mục plugins/document-rag của dự án).
1. Kiểm tra & Bật Plugin qua Hermes CLI
# Xem danh sách plugin (document-rag sẽ xuất hiện trong danh sách)
hermes plugins list
# Bật plugin document-rag
hermes plugins enable document-rag
# Kiểm tra tính toàn vẹn (Diagnostics & Validation)
hermes plugins doctor document-ragKết quả hermes plugins doctor chuẩn:
Plugin Doctor: ...\plugins\document-rag
manifest: document-rag 0.3.0 (standalone)
OK: runtime discovery, manifest parsing, import, and registration passed
registrations: 14 tool(s), 0 hook(s)2. Tắt Plugin khi không sử dụng
hermes plugins disable document-ragCách B: Khai báo MCP Server trong config.yaml
Nếu bạn muốn cấu hình trực tiếp như một MCP Server độc lập trong file cấu hình của Hermes Agent (%LOCALAPPDATA%\hermes\config.yaml):
mcp_servers:
document_rag:
command: "uv"
args:
- "run"
- "--project"
- "D:/document-rag-mcp" # ← Thay bằng đường dẫn tuyệt đối thư mục dự án của bạn
- "document-rag-mcp"
env:
RAG_DOCUMENT_ROOT: "D:/document-rag-mcp/documents"
QDRANT_URL: "http://localhost:6333"
DUCKDB_PATH: "D:/document-rag-mcp/data/tables.duckdb"
RAG_RULES_DIR: "D:/document-rag-mcp/rules"
RAG_RERANKER_MODEL: "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
DENSE_MODEL: "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
SPARSE_MODEL: "Qdrant/bm25"
HYBRID_PREFETCH_LIMIT: "24"
DEFAULT_LIMIT: "6"
MAX_LIMIT: "20"
RAG_LOG_LEVEL: "INFO"
DOCLING_DO_OCR: "true"
DOCLING_DO_TABLE_STRUCTURE: "true"
enabled: true
timeout: 300
connect_timeout: 120
supports_parallel_tool_calls: false
tools:
include:
- index_document
- index_directory
- search_documents
- query_tables
- aggregate
- list_tables
- find_duplicates
- reconcile_summary
- list_documents
- get_document
- get_index_status
- health
- get_config
- get_job_status
resources: false
prompts: falseQuản lý trực quan trên giao diện Hermes Desktop
Mở ứng dụng Hermes Desktop.
Điều hướng vào menu Settings $\rightarrow$ Plugins hoặc MCP Servers.
Bạn sẽ thấy plugin
document-raghiển thị với phiên bản0.3.0cùng đầy đủ danh sách 14 công cụ.Bạn có thể bật/tắt bằng nút gạt (Toggle switch) trực quan.
6. Cấu Hình Cho Các Client MCP Khác
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonmacOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"document-rag": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--project",
"D:/document-rag-mcp",
"document-rag-mcp"
],
"env": {
"RAG_DOCUMENT_ROOT": "D:/document-rag-mcp/documents",
"DUCKDB_PATH": "D:/document-rag-mcp/data/tables.duckdb",
"QDRANT_URL": "http://localhost:6333"
}
}
}
}Chuẩn Portable Agent Plugins v1 (agent-plugins.org)
Dự án đã tích hợp sẵn:
plugin.json: Khai báo metadata chuẩn quốc tế.mcp.json: Khai báo khởi chạy tự động với placeholder${PLUGIN_ROOT}.
7. Kịch Bản & Quy Trình Sử Dụng Mẫu
Dưới đây là ví dụ các câu lệnh thực tế mà AI Agent sẽ thực thi khi làm việc với tài liệu của bạn:
Kịch bản 1: Nạp & Xác thực một tài liệu mới
Yêu cầu người dùng: "Hãy nạp file báo cáo tài chính quý 3 reports/q3_finance.xlsx và kiểm tra xem có lỗi dữ liệu nào không."
AI Agent gọi tool:
index_document({
"path": "reports/q3_finance.xlsx"
})Kết quả trả về:
tables_stored: 4(đã lưu 4 sheet vào DuckDB)chunks_indexed: 18(đã nhúng 18 đoạn vào Qdrant)validation.status:"ok"(hoặc danh sách cảnh báo nếu phát hiện thiếu dòng, trùng lặp STT).
Kịch bản 2: Hỏi đáp ngữ nghĩa & tìm kiếm có căn cứ
Yêu cầu người dùng: "Chính sách bảo hành và điều khoản thanh toán trong hợp đồng mẫu quy định như thế nào?"
AI Agent gọi tool:
search_documents({
"query": "chính sách bảo hành và điều khoản thanh toán",
"limit": 5
})Kết quả: Trả về các đoạn trích dẫn kèm điểm tương đồng (reranker score) và căn cứ chính xác [S1] hop_dong_mau.docx, Điều 5: Thanh toán, dòng 45-60.
Kịch bản 3: Thống kê & Tính toán số liệu chính xác 100%
Yêu cầu người dùng: "Tổng doanh thu của khu vực Miền Bắc trong bảng dữ liệu là bao nhiêu?"
AI Agent gọi tool:
// Bước 1: Liệt kê các bảng để lấy tên bảng và tên cột
list_tables()
// Bước 2: Chạy câu lệnh SQL chính xác
query_tables({
"sql": "SELECT SUM(doanh_thu) AS tong_doanh_thu FROM t_a1b2c3d4_0 WHERE khu_vuc = 'Miền Bắc'"
})Kịch bản 4: Nạp thư mục lớn ở chế độ chạy ngầm (Async Background Job)
Yêu cầu người dùng: "Hãy nạp toàn bộ tài liệu trong thư mục archive/2025/."
AI Agent gọi tool:
// Bắt đầu tác vụ chạy ngầm
index_directory({
"dir": "archive/2025",
"async_index": true
})
// Trả về: { "job_id": "job_987654", "status": "running" }
// Kiểm tra tiến độ
get_job_status({
"job_id": "job_987654"
})
// Trả về: { "status": "completed", "progress": { "processed": 45, "total": 45 } }8. Xử Lý Sự Cố & Câu Hỏi Thường Gặp
❓ 1. Lỗi: Đường dẫn file nằm ngoài phạm vi (RAG_DOCUMENT_ROOT)
Nguyên nhân: Bạn truyền đường dẫn tuyệt đối ở ổ đĩa khác hoặc ngoài thư mục
RAG_DOCUMENT_ROOT.Khắc phục: Sao chép file vào thư mục
documents/(hoặc thư mục đã khai báo trongRAG_DOCUMENT_ROOT) và truyền đường dẫn tương đối (ví dụ:index_document(path="subfolder/file.xlsx")).
❓ 2. Qdrant không kết nối được (Connection refused)
Khắc phục:
Nếu dùng Docker: Đảm bảo container đang chạy bằng lệnh
docker compose up -d qdrant.Nếu dùng local mode không cần Docker: Cấu hình
QDRANT_LOCAL_PATH=./data/qdranttrong file.env.
❓ 3. Muốn ép nạp lại file khi nội dung không đổi
Khắc phục: Mặc định hệ thống so sánh SHA-256 để bỏ qua file không đổi nhằm tối ưu tốc độ. Để nạp đè lại, chỉ cần thêm tham số
"force": truekhi gọiindex_documenthoặcindex_directory.
9. Cấu Trúc Thư Mục Dự Án
document-rag-mcp/
├── src/document_rag_mcp/
│ ├── server.py # Entrypoint MCP server (khai báo 12 công cụ)
│ ├── rag.py # Pipeline điều phối chính (Extract → Validate → Store → Vector)
│ ├── config.py # Đọc và resolve cấu hình độc lập CWD
│ ├── models.py # Cấu trúc DocumentModel, Section, Table
│ ├── errors.py # Định nghĩa mã lỗi chuẩn hóa
│ ├── utils.py # Tiện ích tính hash, đường dẫn, text processing
│ ├── extractors/ # Tầng trích xuất đa định dạng
│ │ ├── base.py # Lớp trừu tượng BaseExtractor
│ │ ├── xlsx_extractor.py # Trích xuất Excel (.xlsx, .xls)
│ │ ├── csv_extractor.py # Trích xuất CSV (auto delimiter)
│ │ ├── docx_extractor.py # Trích xuất Word (.docx)
│ │ ├── pdf_extractor.py # Trích xuất PDF (Docling)
│ │ ├── pptx_extractor.py # Trích xuất PowerPoint (.pptx)
│ │ └── text_extractor.py # Trích xuất Markdown, TXT, HTML, XML
│ ├── validation/ # Tầng xác thực cấu trúc & dữ liệu
│ │ ├── engine.py # ValidationEngine & khử trùng lặp cảnh báo
│ │ ├── schema.py # ValidationRule, ValidationIssue schema
│ │ └── structural_rules.py# Các quy tắc tự động (STT, summary, duplicate key)
│ ├── stores/ # Tầng lưu trữ
│ │ ├── table_store.py # DuckDB TableStore (bảo vệ SQL Read-Only)
│ │ └── vector_store.py # Qdrant Vector Store wrapper
│ ├── chunkers/ # Tầng chia nhỏ văn bản & bảng biểu
│ │ ├── table_chunker.py # Chia bảng (giữ header, row overlap)
│ │ └── text_chunker.py # Chia văn bản theo cấu trúc Heading
│ └── jobs/ # Tầng quản lý tác vụ bất đồng bộ
│ ├── manager.py # JobManager (Thread pool)
│ └── worker.py # Hàm thực thi indexing worker
├── plugins/ # Thư mục plugin đóng gói
│ └── document-rag/ # Native Hermes Plugin (plugin.yaml, __init__.py)
├── rules/ # Thư mục quy tắc kiểm tra JSON
│ └── _example.json # Mẫu khai báo quy tắc
├── documents/ # Thư mục chứa tài liệu nạp mặc định
├── data/ # Lưu trữ dữ liệu DuckDB & Qdrant local
├── tests/ # Bộ kiểm thử tự động
│ ├── run_tests.py # Test runner thực thi
│ ├── test_models.py # Kiểm thử DocumentModel
│ ├── test_validation.py # Kiểm thử các quy tắc validation
│ ├── test_table_store.py # Kiểm thử DuckDB CRUD & SQL Read-Only
│ ├── test_chunkers.py # Kiểm thử chia đoạn bảng/văn bản
│ └── test_extractors.py # Kiểm thử các extractor
├── plugin.json # Manifest chuẩn Portable Agent Plugins v1
├── mcp.json # Cấu hình MCP chuẩn Portable Agent Plugins v1
├── hermes.config.yaml.example # File cấu hình mẫu cho Hermes Agent
└── pyproject.toml # Cấu hình gói và dependencies10. Kiểm Thử
Để chạy toàn bộ bộ kiểm thử tự động (23 bài kiểm thử unit tests):
uv run python tests/run_tests.pyKết quả kiểm thử chuẩn:
============================================================
Running Document RAG MCP Test Suite
============================================================
[test_models]
[PASS] test_document_model_summary
[PASS] test_section_hierarchy
[PASS] test_table_operations
[test_validation]
[PASS] test_cross_sheet_duplicate_keys
[PASS] test_data_sheet_with_tong_prefix_not_misclassified_as_summary
[PASS] test_duplicate_keys
[PASS] test_filename_vs_content
[PASS] test_required_any
[PASS] test_required_not_empty
[PASS] test_row_count_vs_declared_subsheet_and_grand_total
[PASS] test_sequence_continuity_duplicate
[PASS] test_sequence_continuity_gap
[PASS] test_validation_engine_deduplication
[PASS] test_validation_engine_with_rules
[test_table_store]
[PASS] test_settings_path_resolution_independent_of_cwd
[PASS] test_table_store_crud_and_query
[PASS] test_table_store_strictly_read_only_queries
[test_chunkers]
[PASS] test_table_chunker_header_once_and_overlap
[PASS] test_text_chunker_sections
[test_extractors]
[PASS] test_csv_extractor
[PASS] test_markdown_extractor
[PASS] test_xlsx_extractor_headerless_summary_sheet
[PASS] test_xlsx_extractor_merged_title_banner
============================================================
Tests: 23/23 passed (0 failed) in 0.83s
============================================================📄 Giấy Phép
Dự án được phát hành theo giấy phép MIT License.
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
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides semantic code search and retrieval capabilities for AI agents, enabling them to query codebases using natural language with automatic learning, hybrid search, and intelligent chunking of functions and classes.429ISC

Infino MCP serverofficial
AlicenseAqualityAmaintenanceEnables AI agents to perform keyword, semantic, hybrid, and SQL retrieval over data stored on object storage or local paths, using a local embedding model without requiring an API key.9635Apache 2.0- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables document Q&A and knowledge retrieval through hybrid semantic and keyword search, with tools for document ingestion, chunking, summarization, PII redaction, and RAGAS-based evaluation.
- AlicenseAqualityAmaintenanceEnables coding agents to query local notes, decisions, docs, and code with hybrid retrieval (BM25 + embeddings + reranking) and get path:line citations. It provides tools like rag_query for full-corpus search and search_knowledge for project-scoped knowledge recall.21MIT
Related MCP Connectors
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
Your company's brain for AI agents. Cited, permission-aware knowledge across every system.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
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/nongtiensonpro/document-rag-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server