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# RAG MCP Server - 智能知识库检索系统 <div align="center"> [](https://www.python.org/) [](https://www.llamaindex.ai/) [](https://modelcontextprotocol.io/) [](LICENSE) **基于 LlamaIndex + MCP 协议的企业级 RAG 知识库系统** 支持多种检索模式 | 模块化架构 | HTTP/STDIO双传输 | 生产就绪 [功能特性](#-功能特性) • [快速开始](#-快速开始) • [架构设计](#️-架构设计) • [使用文档](#-使用文档) • [配置说明](#️-配置说明) </div> --- ## 📋 目录 - [项目简介](#-项目简介) - [功能特性](#-功能特性) - [技术栈](#-技术栈) - [快速开始](#-快速开始) - [架构设计](#️-架构设计) - [使用文档](#-使用文档) - [配置说明](#️-配置说明) - [MCP服务器](#-mcp服务器) - [检索模式](#-检索模式) - [开发指南](#-开发指南) - [常见问题](#-常见问题) - [贡献指南](#-贡献指南) --- ## 🎯 项目简介 **RAG MCP Server** 是一个基于 **LlamaIndex** 框架和 **MCP（Model Context Protocol）**协议的企业级检索增强生成（RAG）系统。该系统提供了强大的知识库管理和智能检索能力，支持多种检索模式，可通过 MCP 协议与 AI 助手（如 Claude Desktop）无缝集成。 ### 核心优势 ✅ **多模式检索**：支持向量检索、BM25检索和混合检索 ✅ **模块化设计**：清晰的代码组织，易于维护和扩展 ✅ **双传输支持**：STDIO 和 HTTP/SSE 两种传输方式 ✅ **中文优化**：使用 jieba 分词，完美支持中文文档 ✅ **生产就绪**：支持 Qdrant 云存储，可横向扩展 ✅ **开发友好**：完整的日志系统和错误处理 --- ## ✨ 功能特性 ### 🔍 智能检索系统 - **向量检索（Vector Search）** - 基于语义相似度的密集向量检索 - 使用 SiliconFlow Embedding API - 支持 Qwen3-Embedding-8B 等先进模型 - **BM25检索（Sparse Retrieval）** - 基于关键词匹配的稀疏检索 - 使用 jieba 进行中文分词 - 支持自定义停用词过滤 - **混合检索（Hybrid Search）** 🌟 - 融合向量检索和BM25检索 - 使用 QueryFusionRetriever 进行结果融合 - 提供最佳的检索效果 ### 📦 向量存储 - **本地存储（Simple Vector Store）** - 轻量级本地文件存储 - 适合开发和小规模部署 - **Qdrant云存储** - 支持 Qdrant 云向量数据库 - 生产级性能和可靠性 - 支持分布式部署 ### 🔌 MCP协议支持 - **STDIO传输** - 标准输入/输出流通信 - 适合本地集成（如 Claude Desktop） - **HTTP/SSE传输** - 基于 FastAPI 的 HTTP 服务器 - 支持 Server-Sent Events (SSE) - 适合远程访问和微服务架构 ### 🛠️ MCP工具集 | 工具名称 | 功能描述 | |---------|---------| | `build_in…