该项目通过搭建Claude Code与Google Gemini AI的桥梁，实现在Claude Code环境中直接调用Gemini进行问答、代码审查和创意头脑风暴，提供便捷的AI协作工具。

BCRP-MCP是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器，提供对秘鲁中央储备银行(BCRP)经济和金融时间序列数据的标准化访问接口，支持通过关键词搜索、数据分析和问答功能探索秘鲁经济指标。

一个通过Telegram实现用户交互的MCP服务器，提供问答、通知、文件传输和项目打包功能

本项目构建了一个基于IBM Watsonx.ai的检索增强生成(RAG)服务器，使用ChromaDB进行向量索引，并通过模型上下文协议(MCP)暴露接口。该系统能够处理PDF文档并基于文档内容回答问题，实现了将大型语言模型与特定领域知识相结合的智能问答功能。

该项目是一个基于Google Cloud Vertex AI Gemini模型的MCP服务器，提供丰富的工具集用于代码辅助和通用问答，支持网络搜索增强回答、文档解释生成、文件系统操作等功能。

一个基于FastMCP的英国议会数据服务项目，提供议会成员、选区、选举结果、政府职位、议会问答和辩论记录等数据的查询和语义搜索功能，支持通过Claude等MCP客户端访问。

一个防止AI幻觉的MCP服务，当AI不确定时可以向人类提问而非盲目自信，通过简单的问答机制提升开发效率。

MCP Docling Server是一个提供文档处理能力的服务器，支持多种文档转换和提取功能，包括格式转换、表格提取和问答生成等，可与Llama Stack集成增强LLM应用能力。

基于Gemini API的文档查询MCP服务器，提供技术文档的智能问答服务。

一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务端，提供检索增强生成(RAG)能力，集成Cursor IDE和Claude Desktop等客户端，实现领域知识问答、智能检索和上下文感知的响应生成。

基于检索增强生成(RAG)的Godot文档查询助手，通过向量化技术和语义搜索实现智能问答

一个实现Claude Code实例间实时通信的MCP服务器，通过TCP中心枢纽协调不同实例间的问答对话。

一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务端项目，提供检索增强生成(RAG)能力，可作为Cursor IDE和Claude Desktop等客户端与Contextual AI代理的桥梁，实现基于知识库的智能问答和上下文感知响应。

该项目构建了一个基于RAG的HR聊天机器人，通过MCP服务器作为功能调用中心，实现PDF文档上传、解析、检索及自然语言问答功能。

基于Langflow的文档问答MCP服务器

Moondream MCP Server是一个基于Moondream视觉模型的图像分析服务，提供图像描述生成、物体检测和视觉问答功能，可轻松集成到Claude和Cline等AI助手中。

该项目提供了在Android Studio中集成AI聊天功能的指南，使开发者能够通过自然语言与代码和项目交互，包括代码问答、修改、解释和调试等功能。

基于Docker容器的HTTP SSE客户端/服务器项目，支持工具查询和问答功能

该项目构建了一个基于RAG的HR聊天机器人，通过MCP服务器作为功能调用中心，实现PDF文档上传、解析、检索及自然语言问答功能。

Flexible GraphRAG是一个支持多数据源文档处理、知识图谱自动构建、混合搜索（全文、向量、图）和AI问答的灵活平台，包含FastAPI后端、MCP服务器和多种前端界面。

TiDB AI的MCP服务端，为Cursor提供问答接口

一个基于Python代码分析的RAG系统，通过AST解析代码结构并存储到Weaviate向量数据库，提供代码查询、自然语言问答和可视化功能，支持多代码库管理和依赖分析。

一个基于MCP协议的Vercel AI SDK文档查询代理服务，提供AI驱动的文档搜索和问答功能，支持与Claude Desktop等MCP客户端集成。

一个与Mastra MCP组件集成的Discord机器人服务器，提供智能问答、线程管理和指令处理功能。

一个基于Langflow的文档问答MCP服务器，提供通过TypeScript实现的文档查询接口，支持与Claude Desktop集成。

基于Google Gemini Vision API的YouTube视频分析MCP服务，提供视频描述、摘要、问答和关键片段提取功能。

Biel.ai MCP服务器将IDE连接到产品文档，通过RAG技术让AI工具能够访问和搜索公司知识库，提供智能代码补全和技术问答。

这是一个基于GroundX API的MCP文档问答服务器，支持上传文档并针对文档内容进行智能问答。

rag-mcp是一个过度设计的检索增强生成系统，通过Python服务器提供多种文本搜索模式（语义搜索、问答搜索、风格搜索），使用PostgreSQL和pgvector存储文本嵌入向量，支持与AI代理交互，架构复杂但可扩展。

一个通过MCP客户端与全球出版书籍交互的工具，支持长文本分页缓存，并计划集成Gemini问答和SciHub资源。

brain-trust是一个MCP服务器，通过3个简单工具连接IDE与OpenAI，提供智能问答和结构化计划评审功能，支持Docker部署和多种IDE集成

Memex是一个基于Model Context Protocol（MCP）的工具，用于分析网页内容并将其添加到知识库中，支持通过Claude API进行问答交互。

Repo GraphRAG MCP Server 是一个基于 MCP 协议的服务，利用 LightRAG 和 Tree-sitter 从代码和文本文档中构建知识图谱，并提供问答、实现规划等功能。

该项目为VSCode用户提供基于J-Archive的《危险边缘》单人游戏体验，通过GitHub Copilot实现问答互动。

一个基于Node.js和TailwindCSS的多链Gas价格监控与智能推荐仪表板，支持以太坊、BNB和Polygon网络，提供实时Gas价格查询、自然语言问答及交易时机建议。

一个基于Bun运行时的MCP服务器模板，专门用于构建AI问答工具，提供多类别、多难度的交互式测验功能。

一个关于欧盟AI法案的问答聊天机器人项目，采用混合检索方法（向量搜索+知识图谱），提供本地运行和AWS Lambda部署方案。

一个基于Node.js和TypeScript的MCP服务器实现，提供文档管理、上下文检索和问答功能，支持多种传输方式和配置选项。

基于AWS官方文档的问答服务，提供AWS CLI、SDK使用方法和AWS服务配置指导

一个基于RAG技术的宝可梦问答助手，整合PokeAPI数据库与AI能力，提供准确信息交互