mcp
通过向量搜索为AI助手提供精准的文档检索服务。
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：通过向量搜索为AI助手提供精准的文档检索服务。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-ragdocs/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“根据我们最新的API v2.1规范，用户认证的流程是怎样的？” 它会先通过ragdocs在您本地的API文档目录中进行向量搜索，找到关于‘用户认证’和‘v2.1’的最相关段落，然后结合这些上下文为您生成准确、具体的流程说明。
介绍
ragdocs是一个基于MCP（Model Context Protocol）的向量搜索文档检索服务，旨在解决AI助手在回答问题时缺乏特定、准确上下文信息的痛点。它通过将您的文档（如技术手册、产品说明、内部知识库）转换为向量并建立索引，使AI助手能够快速检索到最相关的文档片段，从而生成更准确、更具上下文的回答。
使用方式非常便捷，您只需将ragdocs作为MCP服务配置到兼容的AI助手（如Claude Desktop）中，并指定您的文档目录或知识库路径。当您向AI助手提问时，它会自动调用ragdocs服务，在您的私有文档中进行语义搜索，并将检索到的相关内容作为上下文提供给AI模型，最终生成融合了您专属知识的回答。
这个工具非常适合需要频繁查阅大量文档或拥有私有知识库的团队和个人，例如产品经理需要快速查询产品需求文档，开发者需要参考API文档或内部技术规范，以及内容创作者需要依据品牌指南进行写作。它能显著提升信息查找和知识应用的效率。
建议在使用前确保您的文档格式（如Markdown、PDF、TXT）得到良好支持，并定期更新索引以纳入最新的文档内容。同时，请注意它主要增强回答的上下文相关性，对于高度复杂的推理或创造性任务，仍需结合AI模型自身的能力进行判断。
核心特点
与简单的关键词搜索或文件浏览不同，ragdocs利用向量搜索实现语义级别的文档检索，能理解用户问题的意图，找到概念相关而非仅仅字面匹配的内容。同时，它作为标准化的MCP服务，可以无缝集成到支持MCP协议的多种AI助手客户端中，提供统一的文档增强体验。
注意事项
不适合处理需要实时更新或动态生成的数据，也不适用于对检索速度有极端实时性要求的场景。
常见问题
ragdocs支持哪些文档格式？
通常支持文本格式如Markdown、TXT、PDF等，具体取决于其底层解析库。
如何将我的知识库接入Claude Desktop？
在Claude Desktop的MCP设置中配置ragdocs服务，并指向您的文档目录路径即可。