Provides HTML documentation hosted on GitHub Pages with complete setup guides, configuration instructions, and API reference for the MCP RAG server
Uses Hugging Face's sentence transformers API to generate embeddings for semantic search in the RAG system, specifically leveraging the sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 model for document and memory vectorization
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 RAGsearch for information about vector databases in my uploaded documents"
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
Um servidor MCP (Model Context Protocol) completo para RAG (Retrieval-Augmented Generation) com gerenciamento de arquivos e memória vetorial para agentes.
🚀 Características
📄 Gerenciamento de Arquivos: Adicione, remova e pesquise documentos em diversos formatos (PDF, DOCX, TXT, MD, CSV, JSON)
🧠 Memória Vetorial: Sistema separado para que agentes armazenem informações importantes para uso futuro
🔍 Busca Semântica: Utiliza embeddings do Hugging Face para busca semântica avançada
💾 Banco Vetorial Local: ChromaDB local para armazenamento eficiente de vetores e metadados
🛠️ Script de Manutenção: CLI completo para gerenciamento e manutenção do sistema
📚 Documentação Completa: HTML para GitHub Pages com guias de configuração
Related MCP server: MCP Memory
📋 Pré-requisitos
Node.js 18+
npm ou yarn
Chave da API do Hugging Face
🛠️ Instalação
Clone o repositório
git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-rag.git cd mcp-ragInstale as dependências
npm installConfigure as variáveis de ambiente
cp .env.example .envEdite o arquivo
.enve configure sua chave da API do Hugging Face:HUGGINGFACE_API_KEY=sua_chave_aquiCompile o projeto
npm run build
🔧 Configuração
Cursor
Adicione a seguinte configuração no arquivo de configurações do MCP:
{
"mcpServers": {
"mcp-rag": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-rag"
}
}
}Claude Desktop
Adicione a configuração no arquivo claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"mcp-rag": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-rag"
}
}
}VS Code
Configure no settings.json:
{
"mcp.servers": {
"mcp-rag": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-rag"
}
}
}🛠️ Script de Manutenção
O projeto inclui um CLI completo para manutenção:
# Adicionar arquivo
npm run maintenance add-file /caminho/para/arquivo.pdf
# Adicionar diretório
npm run maintenance add-dir /caminho/para/diretorio
# Buscar arquivos
npm run maintenance search-files "sua consulta"
# Listar arquivos
npm run maintenance list-files
# Gerenciar memória
npm run maintenance add-memory "conteúdo" "agent-id" "session-id"
npm run maintenance search-memory "sua consulta"
# Ver estatísticas
npm run maintenance stats
# Limpar dados
npm run maintenance clear all🔍 Ferramentas MCP Disponíveis
Gerenciamento de Arquivos
add_file: Adiciona um arquivo ao sistema RAGsearch_files: Busca documentos relevantesremove_file: Remove um arquivo do sistemalist_files: Lista todos os arquivos no sistema
Gerenciamento de Memória
add_memory: Adiciona informação à memória do agentesearch_memory: Busca na memória do agenteremove_memory: Remove uma entrada da memóriaget_memory_by_agent: Obtém toda a memória de um agente
Utilitários
get_stats: Obtém estatísticas do sistemaclear_data: Limpa dados do sistematest_connection: Testa a conexão com o serviço de embeddings
📊 Formatos Suportados
PDF: Documentos PDF com texto extraível
DOCX: Documentos do Microsoft Word
TXT: Arquivos de texto simples
MD: Arquivos Markdown
CSV: Arquivos de dados separados por vírgula
JSON: Arquivos de dados JSON
⚙️ Configurações
Variáveis de Ambiente
# MCP Configuration
MCP_SERVER_NAME=mcp-rag
MCP_SERVER_VERSION=1.0.0
# Hugging Face Configuration
HUGGINGFACE_API_KEY=your_huggingface_api_key_here
HUGGINGFACE_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
# ChromaDB Configuration
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./data/chroma
CHROMA_COLLECTION_FILES=rag_files
CHROMA_COLLECTION_MEMORY=agent_memory
# File Processing Configuration
MAX_FILE_SIZE_MB=50
SUPPORTED_EXTENSIONS=.pdf,.docx,.txt,.md,.csv,.json
# Vector Configuration
CHUNK_SIZE=1000
CHUNK_OVERLAP=200
EMBEDDING_DIMENSION=384
# Logging
LOG_LEVEL=info🚀 Uso
Iniciando o Servidor
npm startDesenvolvimento
npm run devTestes
npm test📚 Documentação
A documentação completa está disponível em HTML para GitHub Pages em docs/index.html. Ela inclui:
Guias de instalação e configuração
Instruções para Cursor, Claude Desktop e VS Code
Exemplos de uso
Solução de problemas
Referência completa das ferramentas
🤝 Contribuição
Fork o projeto
Crie uma branch para sua feature (
git checkout -b feature/AmazingFeature)Commit suas mudanças (
git commit -m 'Add some AmazingFeature')Push para a branch (
git push origin feature/AmazingFeature)Abra um Pull Request
📄 Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.
🙏 Agradecimentos
Model Context Protocol - Protocolo base
Hugging Face - Serviço de embeddings
ChromaDB - Banco de dados vetorial
Anthropic - Claude e MCP
📞 Suporte
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