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Récupérer et traiter la documentation à l'aide d'une recherche vectorielle pour fournir un contexte pertinent aux assistants IA.

Serveur MCP qui fait le pont entre les rapports de couverture LCOV et les agents IA.

Générer des images via l'API iRAG de Baidu à travers une interface MCP standardisée.

Un serveur MCP pour les fonctionnalités de courtage, construit avec le framework MCP.

Code Rag avec Graph - installation locale uniquement

Un serveur de questions-réponses basé sur RAG utilisant un magasin vectoriel construit à partir de la documentation de Gemini CLI.

Un serveur MCP open source offrant une observabilité en temps réel pour les actifs IBM Storage Insights.

Un serveur de recherche sémantique pour bases de code utilisant Qdrant, avec gestion intelligente des issues et projets GitHub.

Un serveur pour le Retrieval Augmented Generation (RAG), offrant aux clients IA un accès à une base de connaissances privée construite à partir de documents utilisateur.

Manage Google Cloud Platform (GCP) infrastructure using Terragrunt, with support for experimental features like AutoDevOps and cost management.

Un serveur MCP (Model Context Protocol) qui permet aux LLM d'interagir avec les API de stockage VAST Data. Ce serveur expose les points de terminaison de gestion VAST Data en tant qu'outils pour une gestion et une automatisation complètes de l'infrastructure de stockage.

Mémoire d'agent avec contrôle de version de type git. Les LLM personnalisés transforment les conversations en faits structurés avec détection automatique des conflits - votre agent voit comment les décisions ont évolué, et non quatre blocs de texte contradictoires. Réduction de 80 % des tokens par rapport aux systèmes RAG/graphes. MCP + REST.

MCP RAG pour vos données Agentset.

Sous-registre et serveur MCP axé sur le RAG pour découvrir et router vers des serveurs MCP capables de récupération, avec recherche sémantique, filtres et classement 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

L'intégration du protocole de contexte de modèle (MCP) de BCMS permet aux assistants IA comme Claude, Cursor et d'autres outils compatibles MCP d'interagir directement avec votre contenu BCMS. Cela vous permet de créer, lire et mettre à jour des entrées de contenu, de gérer des fichiers multimédias et d'explorer votre structure de contenu, le tout via des conversations en langage naturel avec l'IA.

Un système RAG local avec intégration Playwright MCP pour Claude et embeddings OpenAI, utilisant un stockage local.

Serveur MCP (Model Context Protocol) en lecture seule pour Home Assistant. Offre aux assistants IA (Claude Desktop, LibreChat, Cline) une observabilité complète de votre maison intelligente — états des entités, automatisations, scripts, appareils, journaux, diagnostics — sans aucun accès en écriture. Génère également des instantanés de contexte IA statiques pour les systèmes RAG, les projets ChatGPT, Qwen et d'autres outils acceptant des fichiers de connaissances personnalisés. Développé en Python, fonctionne partout — localement, dans Docker ou en tant qu'intégration MCP.

Système RAG local pour Claude Code avec recherche hybride (sémantique + BM25), reclassement par cross-encoder, découpage sensible au markdown, 9 formats de fichiers, observateur de fichiers et 12 outils MCP. Zéro serveur externe. pip install knowledge-rag

MCP-Airflow-API est un serveur MCP qui exploite le protocole de contexte de modèle (MCP) pour transformer les opérations de l'API REST Apache Airflow en outils en langage naturel. Ce projet masque la complexité des structures d'API et permet une gestion intuitive des clusters Airflow via des commandes en langage naturel.

Un serveur RAG (génération augmentée de récupération) géré utilisant MCP, intégré avec des bases de connaissances et OpenSearch.

Graphe de code déterministe (GraphRAG) sur votre dépôt pour les agents LLM — local d'abord, natif git, zéro infrastructure, servi via MCP.

RAG local (sur site) avec serveur MCP.

Boîte à outils PDF propulsée par Rust via MCP : créer, lire et analyser des PDF ; extraire du texte et des entités pour RAG ; convertir en Markdown ; diviser/fusionner/rotater/réorganiser des pages ; gérer les champs de formulaire et les annotations ; chiffrer des documents. S'exécute localement via uvx oxidize-mcp.

RAG MCP cité : PDFs, GitHub, YouTube, exports Discord, fichiers locaux, un index partagé.

Premier serveur MCP pour le marché Vinted. Recherchez des millions d'articles d'occasion, comparez les prix dans 19 pays (FR, DE, ES, IT, NL, BE, UK...), analysez les profils vendeurs avec évaluations et statut de vérification, détectez les opportunités d'arbitrage transfrontalier et suivez les produits tendance. 5 outils : search_items, get_item, get_seller, compare_prices, get_trending. 2 ressources : liste des pays, catégories. Fonctionne avec Claude Desktop, Cursor, Windsurf et tout client compatible MCP. Zéro configuration — juste npx.