RAGDocs MCP
基于向量搜索的文档检索工具，增强AI助手回答能力。
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：RAGDocs MCP。 它的用途是：基于向量搜索的文档检索工具，增强AI助手回答能力。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ragdocs-mcp-mcp-ragdoc-fork/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“根据我们最新的产品白皮书，总结一下核心功能有哪些？” 它会自动在您已加载的白皮书文档中进行向量检索，找到最相关的段落，并为您生成一个简洁、有出处的功能列表摘要。
介绍
RAGDocs MCP 主要解决AI助手在处理用户问题时，因缺乏对特定领域或私有文档的了解而无法给出准确、有依据回答的问题。它通过将文档内容向量化并建立索引，使AI助手能够快速检索到与问题最相关的文档片段，从而生成基于事实、引用来源的响应。
使用时，您需要先将您的文档（如技术手册、公司制度、项目资料等）导入该Skill，它会自动处理文档并构建可搜索的向量数据库。之后，当您向集成了此Skill的AI助手提问时，助手会先在您的文档库中搜索相关信息，再结合其自身知识生成最终回答。
该Skill非常适合需要AI助手深度理解并引用特定文档内容进行工作的各类专业人士。例如，客服人员可以基于产品手册回答客户，开发人员可以查询内部API文档，研究人员可以快速定位论文中的关键信息。
建议在使用前对文档进行适当的整理和清洗，去除无关或格式混乱的内容，以提高检索的准确性和效率。同时，注意文档的版权和隐私问题，避免上传敏感或受限制的材料。
核心特点
与简单的关键词匹配搜索不同，它通过向量语义搜索理解问题意图，能更精准地找到相关文档片段；同时，它作为MCP工具，可以轻松集成到支持MCP协议的多种AI助手（如Claude Desktop）中，实现开箱即用的文档增强能力。
注意事项
不适合处理需要实时更新或频繁变动的流数据场景，且对非文本类文件（如图片、视频）的直接内容理解支持有限。
常见问题
支持哪些格式的文档？
通常支持.txt, .md, .pdf, .docx等常见文本格式，具体请查看仓库说明。
如何集成到我的AI助手？
按照仓库README的指引，配置MCP服务器地址即可在支持MCP的客户端（如Claude Desktop）中使用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ragdocs-mcp-mcp-ragdoc-fork/raw/index.md 读取 RAGDocs MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ragdocs-mcp-mcp-ragdoc-fork/raw/index.md（查看排版版本）