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Code Rag con Graph - instalación solo local

Recupera y procesa documentación utilizando búsqueda vectorial para proporcionar contexto relevante a asistentes de IA.

Servidor MCP que conecta informes de cobertura LCOV con agentes de IA.

Genera imágenes usando la API de iRAG de Baidu a través de una interfaz MCP estandarizada.

Un servidor MCP para funcionalidades de corretaje, construido con el framework MCP.

Un servidor de preguntas y respuestas basado en RAG que utiliza un almacén vectorial construido a partir de la documentación de Gemini CLI.

Un servidor MCP de código abierto que proporciona observabilidad en tiempo real para activos de IBM Storage Insights.

Un servidor MCP completamente local para responder preguntas sobre tus PDFs. Pregunta en lenguaje natural; Claude recupera solo los pasajes relevantes con citas de página. Embeddings en el dispositivo (sentence-transformers) + ChromaDB — sin claves API, nada sale de tu máquina.

Un servidor de búsqueda semántica para bases de código que utiliza Qdrant, con gestión inteligente de issues y proyectos de GitHub.

Servidor MCP de solo lectura que expone el marco de seguridad Safer Agentic AI: 238 patrones + 14 heurísticas operativas a través de 12 herramientas de consulta; Python stdio.

Herramientas MCP de solo lectura sobre el marco de seguridad de IA agentiva más segura: 238 patrones de implementación + 14 heurísticas operativas en 16 conjuntos de seguridad, que presentan la guía de seguridad adecuada para asistentes de codificación.

Un servidor para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que proporciona a los clientes de IA acceso a una base de conocimiento privada construida a partir de documentos del usuario.

Gestiona infraestructura de Google Cloud Platform (GCP) usando Terragrunt, con soporte para funciones experimentales como AutoDevOps y gestión de costos.

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que permite a los LLMs interactuar con las API de almacenamiento de VAST Data. Este servidor expone los endpoints de gestión de VAST Data como herramientas para la administración y automatización integral de la infraestructura de almacenamiento.

Memoria de agente con control de versiones tipo git. LLMs personalizados convierten conversaciones en hechos estructurados con detección automática de conflictos: tu agente ve cómo evolucionaron las decisiones, no cuatro fragmentos de texto contradictorios. Reducción del 80% de tokens frente a sistemas RAG/gráficos. MCP + REST.

RAG local (on-premises) con servidor MCP.

Sistema RAG local para Claude Code con búsqueda híbrida (semántica + BM25), reordenamiento con cross-encoder, fragmentación consciente de Markdown, 9 formatos de archivo, observador de archivos y 12 herramientas MCP. Cero servidores externos. pip install knowledge-rag

MCP RAG para tus datos de Agentset.

Subregistro y servidor MCP centrado en RAG para descubrir y enrutar hacia servidores MCP con capacidad de recuperación, mediante búsqueda semántica, filtros y clasificación explicable.

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

La integración del Model Context Protocol (MCP) de BCMS permite que asistentes de IA como Claude, Cursor y otras herramientas compatibles con MCP interactúen directamente con tu contenido de BCMS. Esto te permite crear, leer y actualizar entradas de contenido, gestionar archivos multimedia y explorar tu estructura de contenido, todo mediante conversaciones en lenguaje natural con la IA.

Un sistema RAG local con integración de Playwright MCP para Claude y embeddings de OpenAI, utilizando almacenamiento local.

Servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) de solo lectura para Home Assistant. Proporciona a los asistentes de IA (Claude Desktop, LibreChat, Cline) visibilidad completa de tu hogar inteligente — estados de entidades, automatizaciones, scripts, dispositivos, registros, diagnósticos — sin ningún acceso de escritura. También genera instantáneas de contexto de IA estáticas para sistemas RAG, Proyectos ChatGPT, Qwen y otras herramientas que aceptan archivos de conocimiento personalizados. Construido en Python, funciona en cualquier lugar — localmente, en Docker o como una integración MCP.

MCP-Airflow-API es un servidor MCP que aprovecha el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para transformar las operaciones de la API REST de Apache Airflow en herramientas de lenguaje natural. Este proyecto oculta la complejidad de las estructuras de la API y permite la gestión intuitiva de clústeres de Airflow mediante comandos en lenguaje natural.

Un servidor gestionado de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que utiliza MCP, integrado con bases de conocimiento y OpenSearch.

Grafo de código determinista (GraphRAG) sobre tu repositorio para agentes LLM — prioriza lo local, nativo de git, sin infraestructura, servido mediante MCP.

El servidor MCP de NewTqnia proporciona a los asistentes de IA acceso en tiempo real a noticias tecnológicas independientes y bilingües. Busca y recupera los últimos artículos, titulares, categorías y cobertura tecnológica estructurada en inglés y árabe a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Kit de herramientas PDF impulsado por Rust sobre MCP: crear, leer y analizar PDFs; extraer texto y entidades para RAG; convertir a Markdown; dividir/combinar/rotar/reordenar páginas; gestionar campos de formulario y anotaciones; cifrar documentos. Se ejecuta localmente mediante uvx oxidize-mcp.

RAG con citas MCP: PDFs, GitHub, YouTube, exportaciones de Discord, archivos locales, un índice compartido.

Plataforma en la nube operable por agentes: base de datos, IA, funciones, contenedores, almacenamiento y autenticación a través de un único endpoint MCP remoto con 50 herramientas.