Skip to main content
Glama
Yahont MCP Server

Yahont MCP Server

by pipedude


Yahont — единый интерфейс к нейросетям и контекстный слой на базе всех источников данных вашей компании

«Языковые модели отлично знают всю публичную информацию. А что, если бы они знали и то, что происходит в нашем рабочем пространстве? Нам нужна настоящая супер-сила нейросетей, а не еще один ИИ-ассистент!»

Yahont — слой знаний и контекста для вашей команды и ИИ-агентов.

Yahont подключается к вашим приложениям, индексирует и выводит знания из любых источников данных. Ваши данные остаются под вашим контролем: Yahont разворачивается на ваших серверах. Каждый ответ содержит ссылки на документы, из которых он собран. Гибкие настройки и подключение любых LLM, локальных или облачных.

Помимо контекстного поиска, Yahont даёт языковым моделям расширенные возможности: веб-поиск, выполнение кода, генерацию изображений, голосовой режим, действия во внешних системах и другое.

Yahont основан на открытом исходном коде проекта Onyx. Мы адаптируем его для России: русский интерфейс и документация, российские провайдеры моделей и поиска, модели эмбеддингов для русского текста, российские источники данных.

NOTE

Это открытая версия Yahont CE (Community Edition). Cloud-версия и корпоративная версия (Enterprise Edition) находятся в стадии разработки.

TIP

Запуск в несколько команд: см.Быстрый старт.


🎬 Демонстрация

https://github.com/user-attachments/assets/942b912a-c223-40a5-b348-f611f1d4803b


Related MCP server: mcp-rag-bridge

💡 Для чего это нужно

Задача

Как помогает Yahont

Поиск по всем источникам

Один запрос вместо поиска в каждой системе. Гибридный индекс находит документ и по смыслу, и по точному слову.

Ответы с источниками

Ответ собран из ваших документов и содержит ссылки на них, поэтому его можно проверить.

Онбординг и поддержка сотрудников

Новый сотрудник спрашивает о регламентах и инструкциях и получает ответ без обращения к коллегам.

Помощники для команд

Агенты со своим набором знаний и инструкциями: для поддержки, продаж, ИТ-службы.

Исследования

Режим глубокого исследования готовит подробный отчёт за несколько шагов.

Сохранение знаний

Решения и контекст остаются доступными, когда люди или команды меняются.

Аналитика и отчёты

Создавайте перекрёстные отчёты на основе ваших данных из разных источников.

Шаблоны документов и презентаций

Документы собираются по вашему заданию в соответствии с регламентом и имеющимися исходными данными. Скачать можно прямо из чата.


«Это не просто еще один чат с LLM, а выстроенный и эффективный рабочий процесс. Каждый запрос это точечное исследование доступного контекста и внешних источников. Минимизация галлюцинаций LLM за счет итеративного подхода и параллельных запросов с последующим разбором и объединением результатов.»

⭐ Возможности

  • 🔍 Поиск и ответы по документам (Agentic RAG). Гибридный индекс (ключевые слова и векторы) и агент, настроенный на поиск информации.

  • 🔬 Глубокое исследование (Deep Research). Подробные отчёты в несколько шагов.

  • 🤖 Агенты. Свой набор знаний, инструкции и действия для каждого агента.

  • 📁 Проекты и файлы. Загрузите документы в чат или проект и задавайте вопросы по ним.

  • 🌐 Веб-поиск. Дополняет ответы свежими данными из интернета: srezai.ru (работает в России без VPN), Serper, Brave, Tavily, SearXNG, Firecrawl. Есть встроенный сканер сайтов.

  • 🧩 Действия и MCP. Агенты выполняют задачи во внешних системах и подключают серверы MCP.

  • 🔌 MCP-сервер. Подключите Yahont как источник знаний к внешним агентам и MCP-клиентам, например к Claude Desktop: агент ищет по вашим документам тем же поиском, что и чат.

  • 💻 Выполнение кода. Агент запускает код в изолированной песочнице.

  • 🖼️ Генерация изображений. Создание и правка картинок через подключённые модели.

  • 🎙️ Голосовой режим. Распознавание и синтез речи.

🧠 Модели. Подключайте российские шлюзы RouterAI и Polza.ai, облачных провайдеров (OpenRouter, OpenAI, Anthropic и других) или свои модели через Ollama, vLLM, LiteLLM и LM Studio. Для работы нужны ключи выбранных вами провайдеров.

🔌 Источники знаний

Более 30 источников.

Общие коннекторы

из Onyx:

  • Файлы и сайты: загрузка файлов, сканер сайтов.

  • Wiki и трекеры: Confluence и Jira (Cloud, Server и Data Center), GitLab, GitHub.

  • Базы знаний: BookStack, Outline, MediaWiki, GitBook.

  • Google: Google Drive, Gmail, Google Sites.

  • Почта по IMAP: любой почтовый сервер, в том числе корпоративный.

  • Хранилища: Amazon S3, Google Cloud Storage, Oracle Cloud Infrastructure.

  • Коммуникации: Discord, Zulip, Zoom.

Российские коннекторы

уже подключены:

  • Яндекс Диск: файлы Диска, включая общие папки.

  • Яндекс Почта и Mail.ru по IMAP, с поддержкой русских папок и заголовков.

  • S3-совместимые хранилища: Yandex Object Storage, VK Cloud, Selectel, Cloud.ru, Timeweb Cloud, MinIO и другие.

в процессе разработки:

  • Яндекс 360 (режим организации).

  • Bitrix24, amoCRM и МойСклад: сделки, контакты, задачи, файлы.

  • 1С:Предприятие: загрузка документов через Ingestion API.

  • СБИС и Контур.Диадок: документы торговли и электронного документооборота.

Порядок и набор коннекторов определяются запросами сообщества: напишите, какой источник нужен вам, в Telegram.

IMPORTANT

Коннекторы только читают данные. Yahont забирает документы для индекса и не изменяет и не удаляет информацию в ваших приложениях: он не пишет в источник и не правит файлы, письма, страницы и задачи, поэтому через коннектор агент ничего не испортит. Google Drive и Gmail запрашивают только права на чтение, почту по IMAP Yahont открывает в режиме «только чтение». Отдельно от коннекторов агент может менять данные во внешних системах через действия (MCP и OpenAPI): их подключает только администратор.


🧭 Как это работает

Yahont строит представление знаний по всем подключённым источникам: забирает документы и метаданные, разбивает на фрагменты, считает эмбеддинги и записывает в гибридный индекс. На вопрос система сразу находит нужные фрагменты в индексе и передаёт их модели. Агенту не нужно перебирать десятки систем и тратить на это токены.

flowchart LR
    subgraph Sources["Источники знаний"]
        S1["Базы знаний и вики"]
        S2["Облачные хранилища"]
        S3["Мессенджеры и почта"]
        S4["Репозитории и сайты"]
    end
    subgraph Contour["Ваш контур: сервер, ЦОД или изолированная сеть"]
        BG["Фоновые воркеры<br/>синхронизация"]
        EMB["Модели эмбеддингов"]
        IDX[("OpenSearch<br/>гибридный индекс")]
        API["Веб и API"]
        PG[("PostgreSQL")]
        LLM["Свои модели<br/>Ollama, vLLM"]
    end
    U["Пользователи: веб"]
    A["Агенты: MCP-клиенты"]
    T["Внешние инструменты: веб-поиск, MCP, OpenAPI"]
    P["Облачные провайдеры LLM"]
    S1 --> BG
    S2 --> BG
    S3 --> BG
    S4 --> BG
    BG --> EMB --> IDX
    U --> API
    A --> Contour
    API --> IDX
    API --> PG
    API --> LLM
    API -.->|"по вашему выбору"| P
    API -.->|"по вашему выбору"| T

🔒 Безопасность данных

Все компоненты работают на ваших серверах: индекс документов, база данных и обработка. С локальными моделями эмбеддингов и LLM данные не покидают ваш контур. Облачных провайдеров моделей вы можете использовать по своему усмотрению.


💎 Что Yahont добавляет к Onyx

Состояние на 8 ноября 2026.

✅ Реализовано

  • Русский язык. Интерфейс полностью переведён, русский язык установлен по умолчанию. Документация — docs.yahont.ai.

  • Эмбеддинги для русского текста. Модель по умолчанию — ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2 (мультиязычная, русский входит в список языков с усиленным обучением на поиск).

  • Дополнительный веб-поиск для агентов. Поиск через Yandex Search API и srezai.ru, чтение страниц через srezai.ru.

  • Российские шлюзы моделей. RouterAI и Polza.ai подключаются как провайдеры в разделе «Шлюзы и роутеры».

  • Яндекс Диск. Файлы Диска, включая общие папки.

  • Яндекс Почта и Mail.ru. Пресеты IMAP с исправлениями для российской почты.

  • S3-совместимые хранилища. Один коннектор для любых российских и зарубежных провайдеров.

  • Готовые образы в Docker Hub. docker compose up -d скачивает образы yahontai/yahont-ce-*, локальная сборка не нужна.

🔧 В работе

  • Качество эмбеддингов: тестирование новой модели на российских данных.

  • Описание изображений: сравнение vision-моделей на русских сканах.

📅 Запланировано

  • Вложения писем (PDF, DOCX, XLSX) в Яндекс Почте, Mail.ru и IMAP. Сейчас индексируется только тело письма.

  • Telegram-бот по аналогии со Slack-ботом: ответы в личных сообщениях, автоответы в выбранных группах и каналах.

  • Вход через Яндекс ID.

  • Другие российские коннекторы.

Подробный список изменений — в CHANGELOG.md.

🧬 История и происхождение

Yahont CE — производная от Onyx (MIT). Базовый коммит Onyx указан в строке «Основа» каждой записи CHANGELOG.md. Лицензия и авторские права Onyx сохранены. В CE нет Enterprise-кода и некоторых других частей Onyx.

Разработка Yahont ведётся в закрытом репозитории, здесь публикуются только выпуски CE: один выпуск — один коммит, тег vX.Y.Z и Release с описанием.


🧩 Режимы развёртывания

Yahont запускается в Docker Compose в двух режимах: стандартном и лайт. Режим выбирается набором файлов Compose.

TIP

Не используйте дорогие тяжеловесные LLM для работы в Yahont. Начните с моделей flash и если вы увидите, что вам не хватает глубины ответов, пробуйте подключать более тяжелые модели.

🏗️ Стандартный

🪶 Лайт

Для кого

Командам, которым нужны знания из своих источников

Для быстрой пробы интерфейса и команд, которым нужен только ИИ-чат

Что запускается

Все сервисы: 11 контейнеров

PostgreSQL, API, веб, nginx и выполнение кода: 5 контейнеров

Минимум ресурсов

4 vCPU, 10 ГБ ОЗУ, диск 32 ГБ + ~2,5× проиндексированных данных

2 vCPU, 2 ГБ ОЗУ, диск 10 ГБ

Рекомендуется

8+ vCPU, 16+ ГБ ОЗУ, диск 500 ГБ для организаций до 5000 пользователей

4 vCPU, 4 ГБ ОЗУ, диск 50 ГБ

Источники знаний и коннекторы

✅

❌

Поиск по документам, знания агентов

✅

❌

Чат с моделями, агенты с инструкциями и инструментами

✅

✅

Файлы и изображения в чате

✅

✅

Выполнение кода

✅

✅

Лайт в базовом режиме использует меньше 1 ГБ памяти. Память и диск растут с числом загруженных файлов, потому что в лайте файлы хранит PostgreSQL. Подробнее о ресурсах: docs.yahont.ai/deployment/getting_started/resourcing.

🏗️ Стандартный режим

Полный набор возможностей Yahont. Рекомендуем его для серьёзной работы и больших команд. В лайте нет этих компонентов:

  • гибридный индекс (OpenSearch) для поиска по документам;

  • фоновые воркеры, которые синхронизируют знания из коннекторов;

  • серверы моделей эмбеддингов для индексации и поиска;

  • Redis и объектное хранилище для производительности и файлов.

🪶 Лайт

Лайт можно считать лёгким интерфейсом ИИ-чата. В базовом режиме он использует меньше 1 ГБ памяти и не умеет индексировать документы: коннекторы, поиск по знаниям и знания агентов отключены. Подходит, чтобы быстро попробовать интерфейс или если команде нужны только чат и агенты.

Запуск лайта установщиком — параметр --lite (-Lite), см. Быстрый старт. Вручную:

cd yahont-ce/deployment/docker_compose
cp env.template .env
openssl rand -hex 32   # вставьте результат в USER_AUTH_SECRET в файле .env
COMPOSE_PROFILES= docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.lite.yml up -d

Пустое значение COMPOSE_PROFILES= в начале команды отключает объектное хранилище из env.template: лайт хранит файлы и сессии в PostgreSQL.

NOTE

Режимы хранят файлы и сессии в разных местах. Если вы захотите перейти из одного режима в другой, запустите второй под другим именем проекта (docker compose -p yahont-lite ...): файлы, загруженные в одном режиме, в другом не видны.


🚀 Быстрый старт

Нужны Git, Docker и Docker Compose. Требования к ресурсам — docs.yahont.ai/deployment/getting_started/resourcing.

Установщик. Скрипт скачивает репозиторий, создаёт .env с секретом входа и запускает Yahont. Первый запуск скачивает образы из Docker Hub: время зависит от канала связи.

Скрипт создаёт каталог yahont-ce в том каталоге, где вы его запустили. Перейдите в нужное место заранее (например, cd /opt) или укажите путь параметром --dir (-Dir).

Linux и macOS:

curl -fsSL https://yahont.ai/install_yahont.sh | bash

Windows (PowerShell, нужен Docker Desktop):

irm https://yahont.ai/install_yahont.ps1 | iex

Чтобы запустить режим «Лайт», добавьте параметр:

curl -fsSL https://yahont.ai/install_yahont.sh | bash -s -- --lite
& ([scriptblock]::Create((irm https://yahont.ai/install_yahont.ps1))) -Lite

Остальные параметры: --dir (-Dir) — путь установки вместо ./yahont-ce, --ref (-Ref) — ветка или тег, --project (-Project) — имя проекта Docker Compose (чтобы держать две установки рядом), --no-start (-NoStart) — только подготовить файлы. Справка: --help (-Help). Скрипт не требует sudo и прав администратора и не перезаписывает существующий .env. Перед запуском он проверяет, что порты 80 и 3000 свободны. Прочитайте скрипт до запуска: install_yahont.sh, install_yahont.ps1.

Если на сервере уже работает nginx и порт 80 занят, добавьте параметр --bind-local ПОРТ (-BindLocal ПОРТ). Установщик создаст docker-compose.override.yml, и Yahont будет слушать только 127.0.0.1:ПОРТ. Поставьте перед ним обратный прокси с HTTPS (docs/reverse-proxy.md). Нужен Docker Compose 2.24.4 или новее.

curl -fsSL https://yahont.ai/install_yahont.sh | bash -s -- --bind-local 3100

Вручную. Те же шаги без скрипта:

git clone https://github.com/pipedude/yahont-ce.git
cd yahont-ce/deployment/docker_compose
cp env.template .env
openssl rand -hex 32   # вставьте результат в USER_AUTH_SECRET в файле .env
docker compose up -d

Без значения USER_AUTH_SECRET сервер не запустится. Для рабочей установки смените в .env и пароли по умолчанию (подсказки есть в самом файле).

Откройте http://localhost:3000 или указанный в .env WEB_DOMAIN=. Если вы запустили Yahont на удалённом сервере, откройте http://<адрес сервера>:3000: localhost — это компьютер, где работают контейнеры. Первый зарегистрированный пользователь становится администратором. Затем подключите модель и источники знаний в панели администратора.

IMPORTANT

docker compose up -d скачивает готовые образы yahontai/yahont-ce-backend, yahontai/yahont-ce-web и yahontai/yahont-ce-model-server из Docker Hub. Версию задаёт IMAGE_TAG в .env: по умолчанию latest. Чтобы закрепить выпуск, укажите его тег вида vX.Y.Z из CHANGELOG.md. Образы опубликованы для платформы linux/amd64. Для ARM готовых образов нет.

Чтобы собрать образы из исходного кода вашей копии репозитория (свои правки, ARM), запускайте docker compose up -d --build. Сборка веб-образа требует около 4 ГБ оперативной памяти.

Обновление: git pull, затем docker compose pull и docker compose up -d. Если вы собирали образы сами, docker compose pull заменит их опубликованными, а docker compose up -d --build вернёт ваши.

WARNING

Docker Compose публикует порты 80 и 3000 на всех сетевых интерфейсах. Если вы устанавливаете Yahont на сервер с публичным адресом, не оставляйте их открытыми: смените пароли по умолчанию в.env и поставьте перед Yahont обратный прокси с HTTPS (пошаговая инструкция с Nginx и Let's Encrypt: docs/reverse-proxy.md). Чтобы приложение слушало только локальный адрес, создайте рядом с docker-compose.yml файл docker-compose.override.yml (нужен Docker Compose 2.24.4 или новее), укажите в .env адрес сайта в WEB_DOMAIN и перенаправляйте на этот порт прокси:

services:
  nginx:
    ports: !override
      - "127.0.0.1:3100:80"

Брандмауэр ufw не закрывает порты, которые публикует Docker.

Подробнее о развёртывании через Docker — docs.yahont.ai/deployment/local/docker.

Чего нет в этой версии (CE)

  • Функций Enterprise Edition Onyx. Например, групп пользователей, синхронизации прав с источниками, SCIM, аналитики и истории запросов.

  • Onyx Craft. По умолчанию отключён, в этой версии не протестирован и не описан.

  • Полного бренда в бэкенде. В письмах и части сообщений сервера пока встречается «Onyx».


📚 Лицензия

  • Код вне папок ee распространяется по лицензии MIT, см. LICENSE. Авторские права на исходный код Onyx принадлежат DanswerAI, Inc.

  • Папки web/src/app/ee и web/src/ee взяты из Onyx без изменений. Их лицензия — Onyx Enterprise License, файл LICENSE в каждой папке.

🤝 Сообщество и участие

  • 💬 Вопросы и обсуждение — в Telegram-группе t.me/yahont_ai.

  • 🐞 Ошибки и предложения — в Issues.

  • 🔧 Хотите помочь с кодом? Прочитайте CONTRIBUTING.md. Pull request принимаем: изменения переносим в основную ветку разработки и публикуем со следующим обновлением.

  • 🔐 Уязвимости — по правилам из SECURITY.md, не через Issues.

  • 📧 Почта — support@yahont.ai.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • A
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      Enables AI agents to query and manage a document knowledge base via MCP, with RAG-powered search and grounded answers with citations.
      MIT
    • F
      license
      Not graded
      quality
      C
      maintenance
      Serves a governed knowledge system of record over MCP, letting agents answer questions with citations drawn only from approved documents and explicitly decline when the record does not cover the question.
      38 npm
      -
    • A
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      Enables agents to retrieve permission-filtered document knowledge across organizations and knowledge bases, and to identify and expand business terms and typed object relationships through a unified MCP interface.
      MIT