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MCP Local RAG

社区

在本地搜索文档，深入检索代码。

查看安装方法 ↓ 横向对比 GitHub 源仓库 ↗

分类: 开发工具第 108 / 438
Stars: ★ 415 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js
凭据: 无需凭据
许可证: MIT
最近提交: 12 天前
工具数: 9

61FMRS · C

一个 MIT 许可的本地优先开发者 RAG 服务器，提供 stdio MCP 工具和 CLI。其核心特点是本地嵌入、语义分块、关键词增强和基于相关性间隔的结果过滤；适合注重隐私的单用户代码与文档检索。

最强项 · 文档质量 16/20 最弱项 · 可靠性 8/20

可靠性

8/20

安全与权限

14/20

维护活跃度

10/20

文档质量

16/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 8/20: 清单声明 stdio 传输、9 个工具，README 对应描述了相同工具及其主要行为，且记录了多种错误和并发限制。扣分原因是仅提供清单和 README，没有实际源文件、CI 工作流或已提交测试来验证 MCP 初始化、工具列表握手、依赖安装和关键错误路径；因此只能认为正常路径可行，不能确认运行可靠性。
安全与权限 14/20: 证据显示默认本地运行，除首次模型下载外不发送数据；BASE_DIR/BASE_DIRS 形成路径边界，并说明了真实路径、符号链接和前缀路径检查；未声明凭据，且视觉内容明确标记为不可信。扣分原因是删除工具的确认机制未见说明，单用户模式无认证或访问控制，首次模型下载及可配置模型带来外部依赖，且这些安全属性没有源代码验证。未发现提示中的红线风险。
维护活跃度 10/20: 项目未归档，提供 MIT 许可证、GitHub 仓库、版本 0.17.0 和维护者/供应商名称，说明了基本归属和发布标识。扣分原因是未提供提交历史、发布节奏、依赖更新策略、问题响应证据或安全响应渠道；开放问题数量只能作为弱信号，不能证明持续维护。
文档质量 16/20: README 覆盖安装、多个主流客户端、工具用途、文件格式、配置、限制、同步状态、模型下载、性能、故障排查、安全边界和已知不支持项，示例也较完整。扣分原因是清单仅列出工具名称，没有可机器审查的参数契约；文档中的行为、测试覆盖和性能声明未由源文件或 CI 证实，部分运行时依赖和平台差异仍需用户自行判断。
安装易用性 13/20: 提供 npx 一命令安装方式，并给出 Cursor、Codex、Claude Code 和 CLI 配置示例，配置步骤总体清晰。扣分原因是需要 Node/npm、正确的本地路径和首次模型下载，客户端环境继承规则可能造成配置差异；没有源文件、CI 或跨平台执行证据，因此不能给予最高分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-07-29

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选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件连接数据库

适合谁

需要本地运行和隐私保护的开发者
搜索代码、技术规格和内部文档的单用户环境
希望通过 MCP 或 CLI 使用轻量级 RAG 的用户

不适合谁

需要多用户访问、身份验证或访问控制的部署
需要云端规模化检索或更高云端模型准确率的场景
需要 Excel、PowerPoint 或独立图像搜索的场景

所需权限

读取配置文档根目录下的受支持文件
在 DB_PATH 写入 LanceDB 数据库目录
在 CACHE_DIR 写入本地 Transformers.js 模型缓存
首次使用时访问网络下载模型；模型缓存后可离线运行

风险与副作用

这是面向单用户本地访问的服务器，不提供多用户认证或访问控制
视觉模式生成的 PDF 图注可能包含攻击者控制的文本，下游模型应将检索内容视为不可信数据
更改嵌入模型、设备或 dtype 后需要删除数据库并重新摄取，否则可能导致搜索质量下降
同一 DB_PATH 的摄取、删除和同步应保持单一写入进程

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js

其他可选配置项（13 个）

BASE_DIR 可选单个文档根目录（安全边界），设为你想让服务器可访问的文件夹路径；不设则默认当前工作目录。

BASE_DIRS 可选 JSON 数组形式的多个文档根目录，例如 '["/a","/b"]'，设置后优先于 BASE_DIR。

DB_PATH 可选 LanceDB 向量数据库目录路径，默认 ./lancedb/。

CACHE_DIR 可选 Transformers.js 模型缓存目录，默认 ./models/。

MODEL_NAME 可选 HuggingFace 嵌入模型 ID，默认 Xenova/all-MiniLM-L6-v2，更换后需删除数据库重新摄取。

MAX_FILE_SIZE 可选单个文件最大字节数，默认 104857600（100MB）。

RAG_MAX_DISTANCE 可选搜索结果的最大距离阈值，超过该值的结果被过滤，值越小越严格。

RAG_GROUPING 可选结果分组过滤模式：similar 只返回最相似组，related 含相邻组，不设则不过滤。

RAG_MAX_FILES 可选搜索结果最多保留前 N 个最佳文件的分块，不设则不过滤。

CHUNK_MIN_LENGTH 可选摄取时最短分块字符数（1-10000），默认 50。

RAG_DEVICE 可选嵌入模型运行设备（传给 ONNX Runtime），默认 cpu；初始化失败会报错。

RAG_DTYPE 可选嵌入量化精度（fp32、fp16、q8 等），默认 fp32；更改后需重新摄取数据。

RAG_HYBRID_WEIGHT 可选混合搜索中的关键词加权系数（0.0-1.0），默认 0.6，越高越偏重精确匹配。

在 MCP 客户端配置中添加该 stdio 服务器，使用 npx -y mcp-local-rag，并通过 BASE_DIR 指定文档根目录；重启客户端后即可使用。首次使用会下载嵌入模型，之后文本摄取和搜索可离线运行。也可直接使用 CLI。

.cursor/mcp.json

{"mcpServers":{"local-rag":{"command":"npx","args":["-y","mcp-local-rag"],"env":{"BASE_DIR":"/path/to/your/documents"}}}}

以 Cursor 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "local-rag": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-local-rag"
      ],
      "env": {
        "BASE_DIR": "/path/to/your/documents"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add local-rag -e BASE_DIR=/path/to/your/documents -- npx -y mcp-local-rag

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在 MCP 客户端中重启后，工具列表里应出现 query_documents、ingest_file 等 9 个工具；也可以先对已摄取的文件提问验证搜索正常返回。

常见排障

确认文件已先摄取，并使用 list_files 或 status 检查索引状态
首次运行模型下载失败时检查网络连接或代理设置
遇到文件过大时检查或调整 MAX_FILE_SIZE
遇到路径限制错误时确认路径位于 BASE_DIR、BASE_DIRS 或 CLI 指定的根目录内
检查 MCP 配置语法并完全重启客户端；也可直接运行 npx mcp-local-rag 验证启动

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

把 /Users/me/docs/api-spec.pdf 摄取进本地 RAG 索引
API 文档里关于鉴权（authentication）是怎么写的？
列出所有已摄取的文件及其状态
把索引和 /Users/me/docs 同步一下

工具能力 9

query_documents 只读

使用语义相似度和关键词增强搜索已索引文档。

ingest_file 写入

从受支持的本地文件提取文本、分块、生成嵌入并写入本地索引。

ingest_data 写入

将传入的 HTML 或其他数据内容清理并写入本地索引。

read_chunk_neighbors 只读

读取指定搜索结果块前后的相邻块以扩展上下文。

list_files 只读

列出配置目录中的文件及其索引状态。

delete_file 破坏性

从 RAG 索引中删除文件或数据源。

status 只读

显示 RAG 数据库和系统状态。

sync_start 写入

异步扫描配置目录，重新摄取新增或变更文件并清理已删除文件。

展开其余 1 个工具

sync_status 只读

查询同步任务的运行状态、进度、摘要、警告或错误。

使用场景

在本地搜索代码库、API 规范和技术文档

对 PDF、DOCX、TXT 和 Markdown 建立私有检索索引

结合语义搜索与关键词增强查找精确标识符、类名和错误代码

通过同步任务维护本地文档索引

支持客户端

Cursor

Codex

Claude Code

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

MCP Local RAG 是面向开发者的本地优先 RAG 服务器，也可作为 CLI 使用。它使用本地嵌入、语义搜索与关键词增强进行代码和技术文档检索，数据默认保留在本机。支持 PDF、DOCX、TXT、Markdown，以及通过 ingest_data 导入的 HTML。