MCP Servers

A collection of Model Context Protocol servers, templates, tools and more.

M
Moudle MCP Selfsearchrag

一个尝试用来test自搜索功能和纯wpec文档驱动的项目

Created 4/8/2026
Updated about 4 hours ago
Repository documentation and setup instructions

RAG MCP Server

基于 Harness 工程范式的检索增强生成(RAG)MCP Server。

核心理念

Model + Harness = Agent

为 LLM Agent 构建完整运行环境:工具集、约束规则、反馈回路、上下文管理、观测审计、流程编排。

特性

  • 多模态支持: 文本、代码、图片、音频
  • 混合检索: 向量检索 + 全文检索 + 代码检索
  • 智能分块: 动态语义切分 + 文本增强
  • 重排精排: RRF融合 + 规则重排
  • 可插拔架构: 插件系统支持组件热插拔
  • Harness规范: 可控、可预测、可追踪

快速开始

安装

npm install

开发

# 类型检查
npm run typecheck

# 构建
npm run build

# 测试
npm test

# 回归测试
npm run test:regression

Docker 部署

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f rag-server

MCP Tools

| Tool | 描述 | |------|------| | rag_index | 索引文档到向量库 | | rag_search | 混合检索文档 | | rag_delete | 删除已索引文档 | | rag_status | 查询系统状态 | | rag_config | 配置管理 |

MCP Resources

| Resource | 描述 | |----------|------| | rag://docs | 已索引文档列表 | | rag://history | 检索历史记录 | | rag://config | 当前系统配置 | | rag://metrics | 系统运行指标 |

MCP Prompts

| Prompt | 描述 | |--------|------| | search-optimize | 优化检索查询 | | result-summary | 汇总检索结果 |

架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP Server Layer                          │
│  Tools  │  Resources  │  Prompts  │  Observability          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Harness Layer                             │
│  工具集  │  约束规则  │  反馈回路  │  流程编排              │
│  上下文管理  │  观测审计  │  插件系统                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RAG Engine Layer                          │
│  Query Parse  │  Multi-path Recall  │  Rerank  │  Fusion   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Storage Layer                             │
│  Milvus (向量)  │  SQLite (元数据+FTS)  │  Cache            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

配置

环境变量

# Milvus
MILVUS_HOST=localhost
MILVUS_PORT=19530
MILVUS_COLLECTION=rag_collection

# Embedding
EMBEDDING_PROVIDER=mock
EMBEDDING_MODEL=default
EMBEDDING_DIMENSION=384

# Chunking
CHUNK_SIZE=500
CHUNK_OVERLAP=50

# Search
SEARCH_TOP_K=10

项目结构

src/
├── types/          # Layer 0 - 类型定义
├── storage/        # Layer 1 - 存储层
├── plugins/        # Layer 1 - 插件系统
├── chunking/       # Layer 2 - 切分层
├── embedding/      # Layer 2 - Embedding
├── query/          # Layer 3 - 查询层
├── retrieval/      # Layer 4 - 检索层
├── evaluation/     # Layer 4 - 评估层
├── harness/        # Layer 5 - Harness
├── server/         # Layer 6 - MCP Server
└── config/         # 配置管理

开发节点

| Node | 描述 | 状态 | |------|------|------| | A | 基础架构 | ✅ 完成 | | B | 检索引擎 | ✅ 完成 | | C | MCP Server | ✅ 完成 | | D | 评估与生产化 | ✅ 完成 |

License

MIT

Quick Setup
Installation guide for this server

Install Package (if required)

npx @modelcontextprotocol/server-moudle-mcp-selfsearchrag

Cursor configuration (mcp.json)

{ "mcpServers": { "speicec-moudle-mcp-selfsearchrag": { "command": "npx", "args": [ "speicec-moudle-mcp-selfsearchrag" ] } } }