mcp
基于MCP协议，为Open WebUI集成RAG能力的开发工具。
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：基于MCP协议，为Open WebUI集成RAG能力的开发工具。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-rag/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我查找项目文档中关于用户认证接口的设计说明。”，它会通过集成的RAG服务器检索您的项目知识库，找到相关文档片段并生成总结性回答。或者，当您询问一个技术概念时，AI可以结合通用知识和您上传的内部技术手册，给出更贴合您团队上下文的解释。
介绍
这个Skill解决的是在Open WebUI中，如何便捷地为AI模型提供外部知识库并实现上下文交互的问题。它作为一个RAG服务器，通过遵循MCP（Model Context Protocol）协议，能够将本地或远程的文档、数据源接入Open WebUI，使AI模型在回答问题时可以引用这些外部信息，从而提供更准确、更具针对性的回答。
使用方式是将该工具作为后端服务部署，并在Open WebUI中配置相应的MCP服务器连接。开发者或用户无需修改Open WebUI的核心代码，只需通过配置即可让AI模型获得检索增强生成的能力，实现与私有知识库的对话。
它非常适合需要在Open WebUI基础上进行二次开发、希望集成自有数据源的智能体开发者、全栈开发者和运维工程师。对于想要构建企业内部知识问答系统、或为AI助手扩展专业领域知识的团队来说，这是一个高效的中间件解决方案。
使用建议是，在部署前请确保您的文档已经过适当的预处理和向量化，以获得最佳的检索效果。同时，注意根据数据量和并发需求调整服务器资源配置。由于它基于MCP协议，建议使用者对该协议有一定了解，以便进行更深入的定制和问题排查。
核心特点
核心区别在于它专为Open WebUI设计，通过MCP协议实现无缝集成，无需侵入式修改WebUI代码即可添加RAG功能；同时，它将RAG能力封装为独立的服务器，便于与Open WebUI生态中的其他MCP工具协同工作，提供了更模块化和标准化的扩展方式。
注意事项
不适合需要复杂、多跳推理或高度定制化检索逻辑的复杂问答场景。
常见问题
这个RAG服务器支持哪些类型的文档？
通常支持文本、PDF、Markdown等常见格式，具体取决于其集成的向量数据库和解析器。
部署后如何与Open WebUI连接？
在Open WebUI的MCP服务器设置中，添加该RAG服务器的地址和端口即可。