%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Minirag MCP
什么是MiniRAG-MCP?
MiniRAG-MCP是一个智能文档检索工具，它基于MiniRAG项目构建，通过Model Context Protocol (MCP)标准提供服务。它能让小型语言模型像大型模型一样进行高效的文档检索和问答，特别适合在资源有限的设备上运行。如何使用MiniRAG-MCP?
您只需要运行一个简单的命令启动服务器，然后通过支持MCP协议的客户端（如Claude Desktop）连接即可。服务器会自动处理文档检索、向量化存储和智能问答，您只需提出问题就能获得基于文档的准确回答。适用场景
适合个人知识库管理、本地文档搜索、离线问答系统、隐私敏感的数据处理，以及需要在资源受限环境中运行的智能助手应用。主要功能
智能文档检索
提供两种检索算法：基础向量检索和基于图的MiniRAG算法，能够更准确地找到相关文档内容
LLM采样管理
通过MCP客户端管理推理过程，支持约束解码提高回答的可靠性和准确性
简化依赖管理
使用UV工具管理Python依赖，避免了MiniRAG原始设置的复杂性，让部署更加简单
标准MCP集成
完全兼容Model Context Protocol标准，可以轻松集成到各种支持MCP的客户端和工具中
优势
资源效率高：专为小型语言模型优化，在有限硬件上也能良好运行
隐私保护：所有数据处理都在本地完成，无需上传到云端
部署简单：通过UV工具简化了依赖管理，安装配置更加便捷
标准化接口：基于MCP协议，兼容性良好，易于集成
局限性
功能仍在完善：文档插入和重新索引功能还在开发中
检索精度有限：相比大型商业RAG系统，检索精度可能有所不足
需要技术基础：虽然简化了部署，但仍需要一定的命令行操作知识
社区支持较小：作为较新的项目，社区资源和文档相对有限
如何使用
环境准备
确保您的系统已安装Python和UV工具。UV是一个快速的Python包管理器和解析器，可以简化依赖安装过程。
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启动服务器
在项目目录中运行启动命令，服务器将在后台启动并等待客户端连接。
连接客户端
在支持MCP的客户端（如Claude Desktop）中配置服务器连接信息，建立与MiniRAG-MCP的连接。
开始使用
通过客户端向服务器发送查询请求，获取基于文档的智能回答。
使用案例
技术文档查询
当您需要查找某个API的具体使用方法或参数说明时，可以直接向MiniRAG-MCP提问，它会从您的技术文档库中找到最相关的信息。
内部知识库搜索
对于公司内部的流程文档、政策文件或项目资料，您可以通过自然语言提问快速找到需要的信息。
学习资料整理
如果您有大量的学习笔记、教程或电子书，可以通过MiniRAG-MCP快速定位特定主题的内容。
常见问题
MiniRAG-MCP和普通的搜索引擎有什么区别？
我需要准备什么样的文档格式？
这个工具需要联网使用吗？
我可以自定义检索算法吗？
系统的响应速度如何？
相关资源
MiniRAG 原项目
MiniRAG的核心算法和理论研究，了解底层技术原理
Model Context Protocol 文档
MCP协议的官方规范和标准文档
UV 工具文档
Python包管理工具UV的详细使用说明
Figma Context MCP
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DuckDuckGo搜索MCP服务器，为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
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Exa MCP Server是一个为AI助手（如Claude）提供网络搜索功能的服务器，通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
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Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务，提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口，支持Python和Typescript快速接入，赋能智能体实现地图相关功能。
Python
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4.5分
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务，通过Model Context Protocol直接集成到提示中，解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
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4.7分