Поиск

Code Rag с графом — только локальная установка

Извлекайте и обрабатывайте документацию с помощью векторного поиска, чтобы предоставлять релевантный контекст для AI-ассистентов.

MCP-сервер, который связывает отчеты о покрытии LCOV с AI-агентами.

Генерирует изображения с помощью API Baidu iRAG через стандартизированный интерфейс MCP.

MCP-сервер для брокерских функций, созданный с использованием фреймворка MCP.

Сервер вопросов-ответов на основе RAG, использующий векторное хранилище, построенное из документации Gemini CLI.

Открытый MCP-сервер, обеспечивающий мониторинг активов IBM Storage Insights в реальном времени.

Полностью локальный MCP-сервер для ответов на вопросы по вашим PDF-файлам. Задавайте вопросы на естественном языке; Claude извлекает только релевантные фрагменты с указанием страниц. Локальные эмбеддинги (sentence-transformers) + ChromaDB — никаких ключей API, ничего не покидает ваше устройство.

Семантический поисковый сервер для кодовых баз на основе Qdrant, с интеллектуальным управлением задачами и проектами GitHub.

MCP-сервер только для чтения, предоставляющий доступ к фреймворку безопасности Safer Agentic AI: 238 паттернов + 14 операционных эвристик через 12 инструментов запросов; Python stdio.

Инструменты MCP только для чтения на основе фреймворка безопасности Safer Agentic AI — 238 шаблонов реализации + 14 операционных эвристик в 16 наборах безопасности, предоставляющие соответствующие рекомендации по безопасности для ассистентов кодирования.

Сервер для Retrieval Augmented Generation (RAG), предоставляющий AI-клиентам доступ к частной базе знаний, созданной из пользовательских документов.

Управление инфраструктурой Google Cloud Platform (GCP) с помощью Terragrunt, с поддержкой экспериментальных функций, таких как AutoDevOps и управление затратами.

MCP-сервер, который позволяет LLM взаимодействовать с API хранилищ VAST Data. Этот сервер предоставляет конечные точки управления VAST Data в качестве инструментов для комплексного управления и автоматизации инфраструктуры хранения данных.

Агентская память с версионированием, как в git. Пользовательские LLM превращают диалоги в структурированные факты с автоматическим обнаружением конфликтов — ваш агент видит, как развивались решения, а не четыре противоречивых текстовых блока. Снижение токенов на 80% по сравнению с RAG/графовыми системами. MCP + REST.

Локальная RAG (on-premises) с MCP-сервером.

Локальная RAG-система для Claude Code с гибридным поиском (семантический + BM25), переранжированием кросс-энкодером, разбивкой с учетом разметки, 9 форматами файлов, файловым наблюдателем и 12 инструментами MCP. Без внешних серверов. pip install knowledge-rag

RAG MCP для ваших данных Agentset.

Подрегистр и сервер MCP, ориентированные на RAG, для обнаружения и маршрутизации к серверам MCP с возможностью поиска, использующим семантический поиск, фильтры и объяснимое ранжирование.

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

Интеграция BCMS Model Context Protocol (MCP) позволяет AI-ассистентам, таким как Claude, Cursor и другим MCP-совместимым инструментам, напрямую взаимодействовать с вашим контентом BCMS. Это дает возможность создавать, читать и обновлять записи контента, управлять медиафайлами и исследовать структуру контента — и все это через общение с AI на естественном языке.

Локальная RAG-система с интеграцией Playwright MCP для Claude и эмбеддингов OpenAI, использующая локальное хранилище.

MCP-сервер только для чтения для Home Assistant. Предоставляет AI-ассистентам (Claude Desktop, LibreChat, Cline) полную наблюдаемость за умным домом — состояния сущностей, автоматизации, сценарии, устройства, логи, диагностику — без прав на запись. Также генерирует статические снимки контекста для RAG-систем, ChatGPT Projects, Qwen и других инструментов, принимающих пользовательские файлы знаний. Написан на Python, работает везде — локально, в Docker или как MCP-интеграция.

MCP-Airflow-API — это MCP-сервер, использующий протокол Model Context Protocol (MCP) для преобразования операций REST API Apache Airflow в инструменты на естественном языке. Этот проект скрывает сложность структур API и обеспечивает интуитивное управление кластерами Airflow с помощью команд на естественном языке.

Управляемый сервер Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием MCP, интегрированный с базами знаний и OpenSearch.

Детерминированный граф кода (GraphRAG) для вашего репозитория для LLM-агентов — локальный, нативный для git, без инфраструктуры, обслуживается через MCP.

Сервер NewTqnia MCP предоставляет AI-ассистентам доступ в реальном времени к независимым двуязычным технологическим новостям. Поиск и получение последних статей, заголовков, категорий и структурированных технологических материалов на английском и арабском языках через протокол Model Context Protocol (MCP).

Rust-ориентированный набор инструментов для работы с PDF через MCP: создание, чтение и анализ PDF-файлов; извлечение текста и сущностей для RAG; преобразование в Markdown; разделение/объединение/поворот/переупорядочивание страниц; управление полями форм и аннотациями; шифрование документов. Запускается локально через uvx oxidize-mcp.

Цитируемый RAG MCP: PDF, GitHub, YouTube, экспорт из Discord, локальные файлы, один общий индекс.

Облачная платформа с возможностью работы через агентов: база данных, ИИ, функции, контейнеры, хранилище и аутентификация через один удалённый MCP-эндпоинт с 50 инструментами.