검색

벡터 검색을 사용하여 문서를 검색 및 처리하고 AI 어시스턴트에 관련 컨텍스트를 제공합니다.

LCOV 커버리지 리포트를 AI 에이전트에 연결하는 MCP 서버입니다.

표준화된 MCP 인터페이스를 통해 바이두 iRAG API로 이미지를 생성합니다.

브로커리지 기능을 위한 MCP 서버로, MCP 프레임워크로 구축되었습니다.

로컬 전용 설치

Gemini CLI 문서로 구축된 벡터 저장소를 사용하는 RAG 기반 Q&A 서버입니다.

IBM Storage Insights 자산에 대한 실시간 관찰 가능성을 제공하는 오픈 소스 MCP 서버입니다.

코드베이스용 시맨틱 검색 서버로, Qdrant를 사용하며 지능형 GitHub 이슈 및 프로젝트 관리를 제공합니다.

검색 증강 생성(RAG)을 위한 서버로, 사용자 문서로 구축된 개인 지식 베이스에 AI 클라이언트가 접근할 수 있도록 제공합니다.

Google Cloud Platform(GCP) 인프라를 Terragrunt로 관리하며, AutoDevOps 및 비용 관리와 같은 실험적 기능을 지원합니다.

VAST Data 스토리지 API와 상호작용할 수 있는 MCP 서버로, 포괄적인 스토리지 인프라 관리 및 자동화를 위해 VAST Data 관리 엔드포인트를 도구로 제공합니다.

에이전트 메모리에 git 스타일 버전 관리를 적용합니다. 맞춤형 LLM이 대화를 구조화된 사실로 변환하고 자동 충돌 감지를 수행하여, 에이전트가 네 개의 모순된 텍스트 덩어리가 아닌 결정이 어떻게 진화했는지 확인할 수 있습니다. RAG/그래프 시스템 대비 토큰 80% 절감. MCP + REST.

Agentset 데이터를 위한 RAG MCP입니다.

RAG에 초점을 맞춘 MCP 하위 레지스트리 및 서버로, 의미 검색, 필터, 설명 가능한 순위를 통해 검색 가능한 MCP 서버를 발견하고 라우팅합니다.

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

BCMS Model Context Protocol (MCP) 통합을 통해 Claude, Cursor 및 기타 MCP 호환 도구와 같은 AI 어시스턴트가 BCMS 콘텐츠와 직접 상호작용할 수 있습니다. 이를 통해 AI와의 자연어 대화를 통해 콘텐츠 항목을 생성, 읽기, 업데이트하고, 미디어 파일을 관리하며, 콘텐츠 구조를 탐색할 수 있습니다.

로컬 RAG 시스템으로, Playwright MCP 통합을 통해 Claude와 OpenAI 임베딩을 지원하며 로컬 스토리지를 사용합니다.

Home Assistant용 읽기 전용 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. AI 어시스턴트(Claude Desktop, LibreChat, Cline)가 스마트 홈의 엔티티 상태, 자동화, 스크립트, 기기, 로그, 진단 정보를 쓰기 권한 없이 완전히 관찰할 수 있도록 합니다. 또한 RAG 시스템, ChatGPT Projects, Qwen 및 사용자 정의 지식 파일을 지원하는 기타 도구를 위한 정적 AI 컨텍스트 스냅샷을 생성합니다. Python으로 제작되었으며, 로컬, Docker 또는 MCP 통합으로 어디서나 실행 가능합니다.

로컬 RAG 시스템으로, Claude Code와 함께 사용되며 하이브리드 검색(의미론적 + BM25), 교차 인코더 재순위화, 마크다운 인식 청킹, 9가지 파일 형식, 파일 감시자, 12개의 MCP 도구를 지원합니다. 외부 서버가 필요 없습니다. pip install knowledge-rag

MCP-Airflow-API는 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 Apache Airflow REST API 작업을 자연어 도구로 변환하는 MCP 서버입니다. 이 프로젝트는 API 구조의 복잡성을 숨기고 자연어 명령을 통해 Airflow 클러스터를 직관적으로 관리할 수 있게 합니다.

MCP를 사용하는 관리형 검색 증강 생성(RAG) 서버로, 지식 베이스 및 OpenSearch와 통합됩니다.

LLM 에이전트를 위한 리포지토리의 결정론적 코드 그래프(GraphRAG) — 로컬 우선, git 네이티브, 제로 인프라, MCP를 통해 제공됩니다.

로컬 RAG(온프레미스)와 MCP 서버.

Rust 기반 PDF 툴킷 over MCP: PDF 생성, 읽기, 분석; RAG를 위한 텍스트 및 엔터티 추출; Markdown 변환; 페이지 분할/병합/회전/재정렬; 양식 필드 및 주석 관리; 문서 암호화. uvx oxidize-mcp를 통해 로컬에서 실행됩니다.

인용된 RAG MCP: PDF, GitHub, YouTube, Discord 내보내기, 로컬 파일, 하나의 공유 인덱스.

Vinted 마켓플레이스를 위한 최초의 MCP 서버. 수백만 개의 중고 상품을 검색하고, 19개국(프랑스, 독일, 스페인, 이탈리아, 네덜란드, 벨기에, 영국 등)의 가격을 비교하며, 평점 및 인증 상태가 포함된 판매자 프로필을 분석하고, 국가 간 차익 거래 기회를 탐지하며, 트렌딩 상품을 추적합니다. 5가지 도구: search_items, get_item, get_seller, compare_prices, get_trending. 2가지 리소스: 국가 목록, 카테고리. Claude Desktop, Cursor, Windsurf 및 모든 MCP 호환 클라이언트에서 작동합니다. 설정 불필요 — npx만 실행하면 됩니다.