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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，实现将 Reddit Stash 的索引、查询与对话能力以工具形式暴露给 Claude Code 等 MCP 客户端，提供资源访问、工具调用和提示模板渲染等上下文服务。

基于 Model Context Protocol（MCP）的企业级后端服务器，提供资源、工具、提示的托管与渲染能力，以及会话管理、能力声明和多传输协议支持，面向 LLM 客户端以标准化的 JSON-RPC/MCP 交互模型提供上下文和执行能力。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、Prompt 模板定义与渲染，并通过 JSON-RPC 方式与 MCP 客户端通信，支持嵌入式 MCP 传 transport（如 HTTP/Streams），用于向大型语言模型客户端提供可扩展的上下文与功能服务。

基于 Model Context Protocol 的后端服务器，向大语言模型客户端提供对资源、检索工具与提示渲染的访问与执行能力，并通过 HTTP/WebSocket 通信实现跨语言的上下文服务。

基于模型上下文协议(MCP)的后端服务器，在 Langfuse 文档站点中暴露 MCP 服务，提供工具注册、与客户端的 JSON-RPC 通信，以及为 LLM 客户端提供文档检索与页面获取等能力。

CodeRAG是一个闪电般快速的混合代码搜索MCP服务器，为AI助手提供高效的上下文和功能，支持TF-IDF与向量搜索。

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的本地知识库检索增强生成（RAG）服务器，为大型语言模型（LLM）客户端提供私有文档的语义搜索、内容检索和定制化报告生成能力。

DAT 是一个企业级 AI 工具，通过自然语言处理和语义模型，让业务用户能够直接与多种数据库进行对话，实现智能问数。

EPIR AI 助理的后端服务，通过 Model Context Protocol (MCP) 向 LLM 提供商品目录、购物车、订单状态和政策信息等上下文与工具。

一个Go语言框架，提供REST和MCP服务器实现，用于构建复杂的AI代理和RAG应用，支持LLM集成、工具管理和工作流编排。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器，利用Milvus向量数据库为LLM提供文档存储、语义搜索及检索增强生成（RAG）功能。

一个生产级的模型上下文协议（MCP）服务器，通过高级RAG功能为大型语言模型（LLM）客户端提供零成本的本地知识检索和文档处理服务。

一个现代化的LLM聊天界面，通过集成多个内嵌的Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供丰富的工具调用、RAG数据源和可定制的LLM交互模式。

一个功能丰富的AI聊天应用套件，通过其内置的Model Context Protocol (MCP) 服务器代理，能够集成并标准化外部MCP服务，同时提供RAG、多LLM支持和可扩展的助手功能。

基于MCP协议，提供文档管理、智能检索和引文生成等RAG功能，赋能LLM应用。

一个基于LangChain和FastAPI的生产级应用模板，提供MCP协议兼容的动态工具集成、RAG、Agent工作流及其他AI能力。

LupAI Meinsvwissen MCP服务器提供一个基于MCP协议的上下文服务，通过语义搜索和文本检索工具，为LLM应用提供联邦学习资源和法律文本的访问能力。

提供基于MCP协议的统一接口，管理多种向量数据库的集合、文档和RAG检索功能，简化LLM的上下文集成。

基于Model Context Protocol（MCP）构建的KGrag服务器，用于管理、摄取和查询结构化与非结构化知识图谱数据，支持LLM交互。

一个基于MCP协议的服务器，为LLM提供Google地图平台文档和代码辅助，通过检索增强生成（RAG）技术赋能开发者。

RAGex是一个高性能MCP服务器，为LLM（如Claude）提供代码库的语义和正则搜索能力，实现代码模式的智能发现与复用。

TrustGraph是一个企业级AI代理平台，提供基于知识图谱和向量数据库的上下文工程，通过MCP服务器暴露资源、工具和可定制的Prompt模板，赋能LLM应用。

Skynet-Agent 项目中负责管理意识记忆的 MCP 服务器组件，提供记忆的保存、搜索等工具能力。

基于MCP协议的RAG服务器，提供文档索引、查询和检索能力。

基于Ollama和MCP，为LLM客户端提供RAG上下文检索和工具调用能力的后端服务。

通过MCP协议连接Obsidian笔记与LLM，利用Milvus进行智能搜索和RAG。

基于 MCP 协议，为 LLM 提供网站内容的自然语言交互后端，支持资源访问、工具调用和 Prompt 模板。

通过 Model Context Protocol 为 LLM 客户端提供电子报纸数据和功能，包含 RAG 增强的检索和推荐。

基于MCP协议，提供强大的提示词检索及上下文增强能力。

基于 MCP 协议的服务器，通过 RAG 为 LLM 客户端提供 SuperNova 虚拟文档的语义检索和问答能力。

用于连接 LightRAG API 与 MCP 兼容客户端的应用后端，通过 MCP 协议提供 LightRAG 的增强生成能力。

一个基于MCP协议的PDF文档知识库服务器，支持上传、处理和检索PDF内容，可与AI工具集成。

提供基于Agentic GraphRAG的自更新知识图谱服务，作为MCP服务器为LLM提供上下文和工具。

基于MCP协议的RAG服务器，支持多格式文档索引与向量检索，通过JSON-RPC为LLM客户端提供服务。

LegalContext是一个开源的Model Context Protocol (MCP) 服务器，为法律专业人士安全地桥接Clio文档管理系统与Claude Desktop AI，实现基于文档的法律问答和语义搜索。

本地部署的企业级生成式AI平台，强调数据隐私、RAG、模型管理和团队协作。

为LLM客户端提供个人知识库上下文和工具访问，支持多客户端和OAuth认证。

LLMクライアント向けに、Qdrantデータベース検索機能を提供するMCPサーバーです。

一个利用MCP服务器提供RAG和LLM能力，支持多智能体协作的金融风险与合规分析应用。

基于RuoYi框架构建的AI助手平台，提供LLM所需的上下文、工具及Prompt服务，支持多种AI功能。

提供基于Crawl4AI的网页抓取和Supabase向量数据库RAG能力，供AI客户端使用。

开源的语义文件追踪器，集成了OCR和AI搜索，通过MCP协议提供上下文和功能给LLM客户端。

基于Model Context Protocol (MCP) 构建的轻量级智能对话代理后端，支持快速嵌入网页和集成知识库/外部工具。

为LLM应用提供基于Azure AI服务的上下文与工具集成的MCP服务器示例。

基于 Datavizion 应用的 RAG 后端，通过 MCP 协议提供文档检索与 LLM 问答服务。

提供基于MCP协议的RAG搜索及基础计算工具服务，支持LLM获取外部信息和能力。

为LLM提供Myntra Appliqué设计系统文档检索与应答的MCP服务器。

基于Model Context Protocol (MCP) 的高级RAG后端服务，提供文档搜索、问答和上下文管理能力。

提供多种基于Model Context Protocol (MCP) 的工具服务器，封装了文件系统、网络、数据处理等功能，供LLM客户端调用。

通过MCP协议将LLM连接至Vectara RAG平台，提供搜索与问答能力。

一个本地运行的MCP服务器，提供基于RAG（检索增强生成）的网页搜索工具，帮助LLM获取最新信息。

llms-full MCP 服务器是一个为 LLM 应用提供文档检索和 Web 搜索功能的后端服务，通过统一的 MCP 协议进行交互。

Recall.js 作为一个轻量级RAG系统，通过MCP协议提供语义搜索工具，为LLM应用提供本地知识库的访问能力。

Solon-AI MCP Server是基于Java实现的Model Context Protocol服务器框架，为AI应用提供标准化的工具、资源和Prompt服务接口。

Rocketnotes MCP服务器为LLM客户端提供笔记内容的上下文感知搜索和互动能力，集成Rocketnotes笔记应用。

Anytype MCP服务器为LLM提供语义搜索和RAG能力，使其可以访问和利用您的Anytype文档知识库。

一个基于MCP协议实现的RAG聊天机器人后端，提供PDF文档问答和邮件发送等工具能力，支持LLM客户端通过MCP协议进行功能调用。

RAG-MCP服务器是一个基于MCP协议实现的后端，专注于提供PDF文档的语义搜索和问答能力，支持OCR，可与任何MCP客户端集成，实现智能文档检索。

基于MCP协议的RAGFlow集成服务器，提供知识库管理、文档上传和问答等工具，简化LLM应用开发。

一个基于MCP协议的服务器，为Godot RAG模型提供Godot引擎文档的上下文检索工具。

基于 Contextual AI 平台的 MCP 服务器，为大语言模型客户端提供 RAG 能力，实现知识库问答和上下文感知交互。

GroundedLLM是一个开箱即用的AI Agent服务器，集成了搜索和信息提取工具，通过MCP协议为LLM客户端提供知识增强和工具调用能力，降低大语言模型幻觉。

RAG MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，提供文档索引和检索能力，支持LLM进行检索增强生成。

senpai.nvim 是一个 Neovim AI 插件，内置 MCP 服务器，支持通过 Model Context Protocol 协议与 Mastra 等 MCP 服务器交互，实现聊天、RAG、Prompt Launcher 等 AI 功能。

MindsDB 是一个开源AI平台，充当 MCP 服务器，连接 LLM 与企业数据源，实现基于联合数据的 AI 应用构建。

基于Nostr协议文档的RAG系统，通过MCP服务器为LLM智能体提供Nostr规范的语义搜索能力。

Wandering RAG是一个个人知识库RAG工具，它将本地Markdown文档、Notion笔记等数据存入向量数据库，并以MCP服务器形式对外提供知识检索和存储能力，为LLM应用提供个人化上下文服务。

Confluence Gateway 利用AI能力增强 Confluence 搜索和知识检索，未来计划提供 MCP 服务器功能。

基于MCP协议实现的RAG应用服务器，通过工具向LLM客户端提供知识库检索能力，并集成LangChain和LangGraph。

演示如何使用 LlamaCloud 搭建 MCP 服务器，通过工具集成 LlamaIndex 云端索引，为 LLM 客户端提供 RAG 能力。

基于LlamaCloud的本地MCP服务器，通过RAG工具为LLM客户端（如Claude Desktop）提供最新的私有信息访问能力。

为LLM提供加利西亚语词典查询工具的MCP服务器实现。

RAG Kit MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，专注于为LLM应用提供检索增强生成（RAG）能力，通过工具化接口访问向量数据库，实现高效的知识检索和上下文管理。

快速为 Claude 和 Cursor 等 LLM 应用添加 MCP 功能，支持 RAG、Dify 和 Web Search 等工具，并自动生成配置。

Llama Stack Server是一个应用后端，旨在通过标准化的方式为LLM客户端提供上下文信息和功能，支持资源管理、工具调用和Prompt模板定制。

为各类AI助手提供共享知识库的MCP服务器，支持RAG检索，提升信息访问效率。

基于MCP协议，通过Inkeep RAG API为LLM提供文档检索工具，实现知识库的上下文访问。

基于txtai的kb-mcp-server项目实现了一个模型上下文协议（MCP）服务器，旨在通过标准化的JSON-RPC接口，为LLM客户端提供语义搜索、知识图谱查询和AI文本处理等上下文增强服务。

基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，集成了Sionic AI Storm平台的RAG能力，为LLM客户端提供工具和资源访问。

Storm MCP Server是基于Model Context Protocol的服务器实现，旨在连接LLM应用和Sionic AI Storm Platform，提供RAG数据源和工具集成，支持上下文共享、工具调用和文件管理等功能，特别为Claude Desktop等MCP客户端设计。

GenAIScript是一个基于JavaScript的框架，用于编程式构建Prompt，协调LLM、工具和数据，为LLM应用提供上下文服务，并支持模型上下文协议(MCP)工具。

一个基于Model Context Protocol的MCP服务器，实现了本地文档的RAG (检索增强生成) 功能，支持用户查询本地Git仓库和文本文件。

imessage-mcp 是一个本地 iMessage 消息检索 MCP 服务器，允许 LLM 客户端通过语义相似性搜索用户的 iMessage 消息历史记录，提供上下文信息。

基于Model Context Protocol (MCP) 的文档搜索服务器示例，提供文档资源访问、工具调用和Prompt模板功能，可与MCP客户端配合实现RAG应用。

OpenWebUI-server 是一个 MCP 服务器，它为 Cline 客户端提供 OpenWebUI 的知识库访问和工具集成能力，例如文件上传和基于 RAG 的对话功能。

RAG Retriever是一个Python应用，作为MCP服务器，为AI助手提供网页检索、向量检索和网页抓取功能，增强代码生成和上下文感知能力。

RAGLite是一个Python工具包，用于构建基于PostgreSQL或SQLite的检索增强生成（RAG）应用，并内置了Model Context Protocol (MCP) 服务器，可以与MCP客户端（如Claude桌面应用）连接，提供知识库检索工具。

Minima MCP Server为Anthropic Claude等LLM客户端提供本地文件RAG能力，支持工具调用和Prompt定制，实现安全可扩展的上下文服务。

基于MCP协议的RAG文档服务器，提供文档检索、管理和URL提取等工具，增强LLM的文档上下文能力。

此MCP服务器通过调用Apify RAG Web Browser Actor，为LLM提供网页搜索和内容抓取工具，支持LLM客户端访问网络信息。

该项目是一个MCP服务器，通过语义搜索和RAG技术，使AI助手能够访问和检索用户的Apple Notes内容，实现本地知识库的集成。

本仓库提供了一个基于Model Context Protocol (MCP) 的RAG服务器示例，通过“retrieve”工具，使LLM能够检索和利用外部文档进行上下文增强。

基于FastMCP框架构建的代码搜索MCP服务器，提供关键词和向量混合搜索能力，用于LLM进行代码检索增强生成（RAG）。

MCP Website Downloader 是一个简单的 MCP 服务器，用于下载网站文档并为 RAG 系统建立索引，提供结构化的文档资源访问能力。

Code Embeddings仓库实现了一个基于MCP协议的代码知识库工具，能够通过向量嵌入技术管理和检索代码知识，并作为RAG上下文提供器集成到RooCode/Cline等IDE中。

LanceDB MCP Server 是一个基于 LanceDB 向量数据库的 MCP 服务器，为 LLM 应用提供文档检索和上下文信息查询功能。

MCP Apple Notes 是一个本地运行的MCP服务器，允许AI助手（如Claude）通过语义搜索和RAG访问和利用用户的Apple Notes数据。

QDrant RagDocs 是一个 MCP 服务器，它利用 Qdrant 向量数据库和 Ollama/OpenAI 嵌入技术，为 LLM 应用提供 RAG 文档检索与管理能力。

RAG Docs 是一个 MCP 服务器，它允许用户通过语义搜索，在文档库中检索信息，支持从URL或本地文件添加文档，并使用向量数据库Qdrant进行存储和检索。

使用Tavily搜索API的MCP服务器，为LLM提供高质量网络搜索能力。

Trieve MCP服务器是为LLM应用提供搜索、推荐和RAG功能的一体化解决方案后端实现，支持自托管，并可通过Smithery等工具便捷安装。

Minima MCP服务器为本地RAG应用提供与LLM客户端（如Anthropic Claude）进行上下文交互的桥梁，支持资源访问、工具调用和Prompt模板。

MCPunk是一个MCP服务器，让LLM通过智能代码搜索和代码块分析理解和探索代码库，无需嵌入。

RAG Documentation MCP Server是一个基于MCP协议的后端应用，通过向量搜索技术，为LLM客户端提供文档检索和处理工具，增强AI助手处理文档上下文的能力。

RAG Web Browser MCP服务器为LLM提供网页浏览和信息检索能力，通过工具调用实现网页搜索和内容抓取。

RAG Documentation MCP Server是一个基于向量搜索的MCP服务器，旨在为LLM应用提供文档检索和上下文增强工具，支持多种文档源和语义搜索。