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MCP Server · 搜索检索

PDF RAG MCP Server

PDF RAG MCP Server 是一个强大的文档知识库系统,利用PDF处理、向量存储和MCP(模型上下文协议)为PDF文档提供语义搜索能力。该系统允许用户通过现代Web界面或MCP协议上传、处理和查询PDF文档,并可集成到Cursor等AI工具中。

stdio官方级别未说明来源级核验工具数未标注
文档处理搜索PythonCursorPDF处理

快速开始

作者 / 组织
hyson666
提供方
hyson666
运行时
Python

工具数量

公开资料未说明

来源目录标注

资源数量

公开资料未说明

来源目录标注

提示词数量

公开资料未说明

来源目录标注

GitHub Star

20

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

PDF RAG MCP Server 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料没有标注工具数量,通过stdio 本地进程接入,适配 Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run run.py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出可用工具,先用只读工具试一次,确认能返回结果再放开权限。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

基本能力

产品定位

PDF RAG MCP Server 是一个基于PDF处理和语义搜索的文档知识库系统,旨在为用户提供高效的文档管理和检索能力。

核心功能

  • PDF文档上传与处理:上传PDF并自动提取、分块和向量化内容
  • 实时处理状态:基于WebSocket的实时文档处理状态更新
  • 语义搜索:基于向量的跨文档语义搜索
  • MCP协议支持:通过模型上下文协议与Cursor等AI工具集成
  • 现代Web界面:React/Chakra UI前端,用于文档管理和查询
  • 快速依赖管理:使用uv进行高效的Python依赖管理

适用场景

  • 需要管理和检索大量PDF文档的场景
  • 需要将文档知识库集成到AI工具中的场景
  • 需要实时监控文档处理进度的场景

使用教程

使用依赖

  • Python 3.8或更高版本
  • uv - 快速的Python包安装器和解析器
  • Git
  • Cursor(可选,用于MCP集成)

安装教程

  1. 克隆仓库:
   git clone https://github.com/yourusername/PdfRagMcpServer.git
   cd PdfRagMcpServer
  1. 安装uv(如果尚未安装):
   curl -sS https://astral.sh/uv/install.sh | bash
  1. 使用uv安装依赖:
   uv init .
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -r backend/requirements.txt
  1. 启动应用:
   uv run run.py
  1. 访问Web界面:http://localhost:8000

调试方式

  • 检查端口8000是否被其他应用占用
  • 确保WebSocket连接正常工作
  • 检查PDF是否包含可提取的文本
  • 查看后端日志获取详细错误信息

工具与能力

工具数量

公开资料未说明

资源数量

公开资料未说明

提示词数量

公开资料未说明

能力标签

文档管理Python语义搜索PDF处理

支持客户端

Cursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 没有标注工具数量,能力范围只能看文档。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

PDF RAG MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run run.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

PDF RAG MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

PDF RAG MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

PDF RAG MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

PDF RAG MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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