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Code Rag mit Graph - nur lokale Installation

Dokumentation abrufen und verarbeiten, indem Vektorsuche verwendet wird, um relevante Kontexte für KI-Assistenten bereitzustellen.

MCP-Server, der LCOV-Abdeckungsberichte mit KI-Agenten verbindet.

Generieren Sie Bilder über die standardisierte MCP-Schnittstelle der Baidu iRAG API.

Ein MCP-Server für Brokerage-Funktionalitäten, erstellt mit dem MCP-Framework.

Ein RAG-basierter Q&A-Server, der einen Vektorspeicher nutzt, der aus der Gemini CLI-Dokumentation erstellt wurde.

Ein Open-Source-MCP-Server, der Echtzeit-Überwachung für IBM Storage Insights Assets bietet.

Ein vollständig lokaler MCP-Server für Frage-Antworten über Ihre PDFs. Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache; Claude ruft nur die relevanten Passagen mit Seitenangaben ab. On-Device-Embeddings (sentence-transformers) + ChromaDB — keine API-Schlüssel, nichts verlässt Ihren Rechner.

Ein semantischer Suchserver für Codebasen mit Qdrant, der intelligentes GitHub-Issue- und Projektmanagement bietet.

Schreibgeschützter MCP-Server, der das Safer Agentic AI-Sicherheitsframework bereitstellt: 238 Muster + 14 operative Heuristiken über 12 Abfragetools; Python stdio.

Schreibgeschützte MCP-Tools über das Safer Agentic AI Safety Framework – 238 Implementierungsmuster + 14 operative Heuristiken in 16 Sicherheitssuiten, die die passende Sicherheitsanleitung für Codierungsassistenten bereitstellen.

Ein Server für Retrieval Augmented Generation (RAG), der KI-Clients Zugriff auf eine private Wissensdatenbank bietet, die aus Benutzerdokumenten erstellt wurde.

Verwalten Sie Google Cloud Platform (GCP)-Infrastruktur mit Terragrunt, inklusive Unterstützung für experimentelle Funktionen wie AutoDevOps und Kostenmanagement.

Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der es LLMs ermöglicht, mit VAST Data Storage APIs zu interagieren. Dieser Server stellt VAST Data-Verwaltungsendpunkte als Werkzeuge für umfassende Speicherinfrastrukturverwaltung und Automatisierung bereit.

Agentenspeicher mit git-ähnlicher Versionskontrolle. Benutzerdefinierte LLMs verwandeln Gespräche in strukturierte Fakten mit automatischer Konflikterkennung – Ihr Agent sieht, wie Entscheidungen entstanden sind, nicht vier widersprüchliche Textblöcke. 80 % Token-Reduktion im Vergleich zu RAG/Graph-Systemen. MCP + REST.

Lokales RAG (On-Premises) mit MCP-Server.

Lokales RAG-System für Claude Code mit hybrider Suche (semantisch + BM25), Cross-Encoder-Reranking, markdown-bewusstem Chunking, 9 Dateiformaten, Dateiüberwachung und 12 MCP-Tools. Keine externen Server. pip install knowledge-rag

RAG MCP für Ihre Agentset-Daten.

RAG-fokussiertes MCP-Subregister und Server zur Erkennung und Weiterleitung zu abruffähigen MCP-Servern mit semantischer Suche, Filtern und erklärbarem Ranking.

MCP server for Apache AGE graph databases on PostgreSQL. **21 MCP tools** — the most comprehensive Apache AGE MCP server (graph CRUD, Cypher queries, batch transactions, semantic search, Graph RAG, vis.js visualization, export/import) - **F#/.NET** — the only non-Python Apache AGE MCP server, installs as a single dotnet tool - **Production-grade** — BenchmarkDotNet-verified performance (cached queries in 62 ns, Cypher in 1 ms) - **Open source** — MIT license, published on [NuGet](https://www.nuget.org/packages/AgeMcp) - **Documentation** — full docs site at neftedollar.com/age-mcp

Die BCMS Model Context Protocol (MCP)-Integration ermöglicht es KI-Assistenten wie Claude, Cursor und anderen MCP-kompatiblen Tools, direkt mit Ihren BCMS-Inhalten zu interagieren. So können Sie Einträge erstellen, lesen und aktualisieren, Mediendateien verwalten und Ihre Inhaltsstruktur erkunden – alles durch natürliche Sprachdialoge mit KI.

Ein lokales RAG-System mit Playwright-MCP-Integration für Claude und OpenAI-Embeddings, das lokalen Speicher verwendet.

Schreibgeschützter MCP (Model Context Protocol) Server für Home Assistant. Gibt KI-Assistenten (Claude Desktop, LibreChat, Cline) vollständige Einblicke in Ihr Smart Home – Entitätszustände, Automatisierungen, Skripte, Geräte, Protokolle, Diagnosen – ohne Schreibzugriff. Erzeugt außerdem statische KI-Kontext-Snapshots für RAG-Systeme, ChatGPT Projects, Qwen und andere Tools, die benutzerdefinierte Wissensdateien akzeptieren. Entwickelt in Python, läuft überall – lokal, in Docker oder als MCP-Integration.

MCP-Airflow-API ist ein MCP-Server, der das Model Context Protocol (MCP) nutzt, um Apache Airflow REST-API-Operationen in Werkzeuge für natürliche Sprache umzuwandeln. Dieses Projekt verbirgt die Komplexität von API-Strukturen und ermöglicht eine intuitive Verwaltung von Airflow-Clustern durch Befehle in natürlicher Sprache.

Ein verwalteter Retrieval-Augmented Generation (RAG) Server unter Verwendung von MCP, integriert mit Wissensdatenbanken und OpenSearch.

Deterministischer Code-Graph (GraphRAG) über dein Repository für LLM-Agenten — lokal-first, git-nativ, ohne Infrastruktur, bereitgestellt über MCP.

Der NewTqnia MCP Server bietet KI-Assistenten Echtzeitzugriff auf unabhängige zweisprachige Technologienachrichten. Durchsuchen und abrufen Sie die neuesten Artikel, Schlagzeilen, Kategorien und strukturierte Technologieberichterstattung auf Englisch und Arabisch über das Model Context Protocol (MCP).

Rust-betriebenes PDF-Toolkit über MCP: PDFs erstellen, lesen und analysieren; Text und Entitäten für RAG extrahieren; in Markdown konvertieren; Seiten teilen, zusammenführen, drehen und neu anordnen; Formularfelder und Anmerkungen verwalten; Dokumente verschlüsseln. Läuft lokal über uvx oxidize-mcp.

Zitiertes RAG MCP: PDFs, GitHub, YouTube, Discord-Exporte, lokale Dateien, ein gemeinsamer Index.

Agentenbetreibbare Cloud-Plattform: Datenbank, KI, Funktionen, Container, Speicher und Authentifizierung über einen einzigen entfernten MCP-Endpunkt mit 50 Tools.