面向AI客户端的服务优先RAG服务,提供FastAPI HTTP服务和Streamable HTTP MCP端点,支持文档管理、检索与问答功能。
安装状态
已补齐
工具数量
1
GitHub Stars
5
命令预览
uv run mcp-rag serve
面向AI客户端的服务优先RAG服务,提供FastAPI HTTP服务和Streamable HTTP MCP端点,支持文档管理、检索与问答功能。
安装状态
已补齐
工具数量
1
GitHub Stars
5
命令预览
uv run mcp-rag serve
基于PaperQA2的PDF文献问答工具,能够读取、搜索并综合多个PDF文件中的信息,适用于学术研究和文献管理。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
1
命令预览
uvx paperqa-mcp-server index 2>&1 | head -1
全面解析Document Archive MCP ServerMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Document Archive MCP Server能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
全面解析Mastra Docs ChatbotMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Mastra Docs Chatbot能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
AgentsKB MCP Server是一个AI知识库服务,提供专家级的研究答案,适用于开发者查询官方文档、规范和常见问题。
工具数量
0
GitHub Stars
9
一个基于模型上下文协议(MCP)架构的问答代理工具,提供智能搜索和网页抓取功能,适用于文档问答场景。
安装状态
已补齐
工具数量
2
GitHub Stars
3
命令预览
python3 -m venv qagent_venv
一个基于Ruby on Rails构建的Stack Overflow风格问答平台,支持问答、投票、评论、知识库管理及AI增强搜索功能。
工具数量
0
GitHub Stars
1
Gemini Search MCP是一个基于Model Context Protocol的服务,提供文档问答、内容检索和分块处理功能,适用于需要处理和分析本地文档的场景。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
1
命令预览
pip install gemini-search-mcp
一个基于检索增强生成(RAG)的文档问答系统,允许用户通过自然语言提问获取基于PDF文档的准确回答。
安装状态
已补齐
工具数量
4
GitHub Stars
1
命令预览
python -m venv .venv
一个基于GroundX API的文档问答服务器,支持文档解析和上下文感知的问答功能。
工具数量
2
GitHub Stars
1
基于文档的RAG(检索增强生成)问答系统,用于处理PDF文档并进行自动问答。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
0
命令预览
python main.py --save
一个基于Microsoft Agent Framework的Python代理,通过Microsoft Learn MCP服务器检索文档来回答问题。
安装状态
已补齐
工具数量
3
GitHub Stars
0
命令预览
uv run python src/main.py
一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,用于智能知识检索和问答。
工具数量
3
GitHub Stars
0
基于本地文档的问答服务,支持文档分块索引并提供带引用的回答。
工具数量
5
GitHub Stars
0
一个支持文件上传、语义搜索和基于LangChain代理的问答的知识库服务器。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
0
命令预览
pip install -r requirements.txt
一个本地运行的MCP服务器,用于索引PDF文档并提供基于文档的问答服务,支持来源追溯。
安装状态
已补齐
工具数量
2
GitHub Stars
0
命令预览
python3 -m venv .venv
一个基于RAG架构的系统,用于获取、处理最新的PDF文档(如SmPC文件),并通过LangChain和大型语言模型(Gemini或GPT-4.1)提供基于文档内容的问答服务,特别优化了冰岛语支持。
安装状态
已补齐
工具数量
0
GitHub Stars
0
命令预览
python3 --version # Should show 3.11 or higher
一个全栈RAG应用,用于上传内部知识文档,生成嵌入向量,通过向量搜索检索相关内容,并通过Gemini驱动的聊天体验回答问题。
工具数量
3
GitHub Stars
0
基于RAG架构的命令行问答机器人,专精Model Context Protocol知识解答,支持本地知识库扩展与Gemini Pro模型调用。
工具数量
0
GitHub Stars
0
Simple RAG是一款面向商业用户的本地优先文档摘要和问答工具,支持上传多种文档格式,创建统一的知识库,获取简洁摘要并基于文件提问。
工具数量
0
GitHub Stars
0