Haiku RAG是一个基于LanceDB、Pydantic AI和Docling构建的智能检索增强生成系统，支持混合搜索、重排序、问答代理、多代理研究流程，并提供本地优先的文档处理和MCP服务器集成。

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。

一个基于Gemini API和Google搜索的MCP服务器，通过与AI助手（如Cline）结合使用，提供最新信息的智能回答功能。

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。

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。

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。

File Context MCP是一个基于TypeScript的应用程序，提供API通过本地文件内容查询大型语言模型(LLMs)，支持多种LLM提供商(Ollama和Together.ai)，可处理多种文件类型生成上下文感知的响应。

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

该项目实现了一个基于FAISS向量数据库的MCP服务器，支持检索增强生成(RAG)功能，包含GitHub文件下载、文档索引、本地查询和LLM集成等完整工作流。

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。

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。

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

基于AI的食物营养分析助手，通过图像识别食物并计算卡路里和蛋白质含量，支持营养知识问答和对话记忆功能

这是一个用于集成Get笔记API的MCP服务器，提供从知识库中智能搜索和召回信息的功能，支持多知识库管理，由小x宝公益社区贡献。

一个基于Python的聊天工作流引擎，整合FastAPI、CLI和Google ADK，用于统一AI问答流程和扩展功能