mcp
为大模型提供文档检索能力的MCP集成工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：为大模型提供文档检索能力的MCP集成工具 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-rag-server/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
‘根据我们上周的项目会议纪要，总结一下下一阶段的核心任务。’，它会自动从已索引的会议纪要文档中检索相关内容，并生成一份清晰的任务摘要。或者，当您研究一个新技术时，可以说：‘帮我从我们的内部技术Wiki里，找出关于微服务架构最佳实践的部分。’，AI会定位到相关页面并为您解释。
介绍
rag-server 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的集成工具，旨在解决大语言模型在处理长文档或私有知识库时，因上下文长度限制和缺乏最新信息而导致的回答不准确或信息缺失问题。它通过检索增强生成技术，让AI能够从指定的文档集合中快速找到相关信息，并基于这些信息生成更精准、更可靠的回答。
使用时，您需要将rag-server作为MCP服务器运行，并配置好您的文档索引。之后，在支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）中，您就可以直接查询已索引的文档内容。当您向AI提问时，它会自动从您的文档库中检索相关内容，并将这些信息作为上下文提供给模型，从而生成基于您私有知识的回答。
这个工具非常适合需要让AI助手深度理解并利用特定文档集（如公司内部文档、技术手册、研究论文或个人知识库）的专业人士。无论是开发人员、研究人员还是内容创作者，只要需要AI基于特定资料进行工作，都能从中受益。
建议在使用前，确保您的文档已经过良好的预处理和索引，以提高检索的准确性和效率。同时，请注意管理好文档的访问权限，因为AI助手将能访问到所有已索引的内容。对于高度敏感的信息，需谨慎评估使用风险。
核心特点
作为MCP协议的原生集成工具，它能无缝接入Claude Desktop等支持MCP的AI工作台，无需复杂的中间件或API调用，即可为模型提供即时的文档检索上下文。
注意事项
不适合需要实时、动态更新数据源的场景，其检索能力依赖于预先构建好的静态文档索引。
常见问题
rag-server支持哪些文档格式？
支持常见的文本格式，如TXT、Markdown、PDF等，具体取决于底层使用的检索库。
如何与Claude Desktop集成？
在Claude Desktop的MCP配置中添加rag-server的服务器地址和配置即可。