Cortex

Cortex

A local RAG MCP server that provides semantic search over a knowledge base (documents and Confluence) in French and English, with incremental indexing and tools for syncing and freshness. It integrates with AI clients like Claude, Codex, and Gemini while keeping data local.

Category
Visit Server

README

Cortex - RAG MCP pour base de connaissance

Francais | English

Cortex est un serveur MCP (Model Context Protocol) qui expose une recherche semantique sur une base de connaissance locale. Il permet a Claude, Codex et Gemini de retrouver le bon passage dans vos documents sans consommer inutilement leur fenetre de contexte. La recherche est semantique (par sens, pas par mot-cle), en francais comme en anglais. Cortex traite et indexe la base en local sans envoyer son contenu ; le client MCP peut toutefois transmettre au modele les passages qu'il a demandes, selon sa propre politique. Le writer Confluence optionnel ne telecharge que les espaces explicitement autorises ; le Markdown genere, l'index vectoriel et l'index lexical restent locaux.

Installation

Windows, sans Python (recommande)

La voie la plus simple : un seul installeur pour Cortex, Cortex Companion et les modeles hors ligne. Aucun Python ni runtime .NET n'est a installer separement.

  1. Telecharger Cortex-Setup.exe et SHA256SUMS depuis la derniere release.
  2. Avant de lancer l'installeur non signe, calculer son empreinte avec Get-FileHash .\Cortex-Setup.exe -Algorithm SHA256 dans PowerShell et verifier qu'elle correspond exactement a la ligne Cortex-Setup.exe de SHA256SUMS.
  3. Double-cliquer seulement apres cette verification. Si SmartScreen affiche encore un avertissement, choisir Informations complementaires, puis Executer quand meme.
  4. Choisir le dossier de vos documents, laisser Tout indexer dans ce dossier et terminer. Cortex Companion s'ouvre a la fin de l'installation.
  5. Dans Companion, ouvrir Réglages pour verifier le dossier de la base de connaissances. L'executable Cortex installe avec Companion est detecte automatiquement.
  6. Deposer vos documents dans ce dossier, ouvrir Base locale, puis choisir Synchroniser les documents locaux.
  7. Redemarrer votre application IA : Cortex y apparait comme serveur MCP.

Companion permet ensuite de synchroniser, planifier, diagnostiquer et configurer Cortex sans terminal. Details, mode silencieux et reinstallation : Installation Windows.

Archives autonomes (Windows x64, macOS Apple Silicon, Linux x64)

Chaque release fournit aussi une archive ZIP par plateforme. Elle contient le binaire unique cortex ou cortex.exe (serveur MCP + CLI, sans Python) et les licences de toutes les dependances embarquees. Voir Distribution autonome.

Depuis PyPI (Python, avance)

py -m pip install --upgrade cortex-local-rag
cortex setup

Cette voie installe la CLI et le serveur MCP, mais pas Cortex Companion. Le modele est telecharge lors de sa premiere utilisation si son cache est vide.

Depuis les sources (Python, avance)

:: Depuis le dossier ou vous avez clone Cortex
install.bat

install.bat initialise la configuration, installe les dependances, propose d'enregistrer Cortex dans les clients MCP detectes et valide l'installation. Details : Installation.

Fonctionnement en bref

Dossier de documents (.md, .pdf)   Writer Confluence optionnel (REST)
      |                                      |
      |                              generation Markdown courante
      +------------------+-------------------+
                         |
                         v
  cortex sync           <- Decoupe, hash, vectorise, met a jour FTS5
                         |
                         v
  %LOCALAPPDATA%\Cortex\  <- ChromaDB + lexical.db
      |
      v
  cortex serve          <- Serveur MCP (FastMCP)
      |
      v
  Clients MCP           <- Claude / Codex / Gemini / Antigravity / LM Studio / Cursor / Windsurf / VS Code

Le modele d'embedding est le multilingue ONNX paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. L'installeur Windows l'embarque ; une installation depuis les sources ou un binaire autonome le telecharge si son cache local est vide.

Deux modes d'indexation

  • Tout le dossier (defaut) : tout ce que vous placez dans le dossier choisi, a la racine ou dans n'importe quel sous-dossier, devient cherchable. Rien a configurer.
  • Sections (avance) : limite l'indexation a des sous-dossiers nommes que vous pouvez chercher separement (defauts knowledge, projects, notes).

Ces modes gouvernent le dossier de documents choisi par l'utilisateur. Les documents d'ingestion generes sont indexes separement depuis la generation publiee courante avec source_kind=doc et la section sources.

Details : Configuration.

Commande cortex

Le paquet installe expose une commande unique :

Sous-commande Role
cortex setup Config + index + enregistrement des clients en une fois (--yes, --no-index, --reset).
cortex serve Lance le serveur MCP (utilise par les clients).
cortex sync Synchronisation incrementale de l'index.
cortex ingestion Affiche la sante d'une source et indique si un rattrapage est du.
cortex confluence Stocke le PAT interactivement ou lance le writer sur liste blanche.
cortex config Lit ou modifie la configuration via un contrat JSON atomique, notamment pour Companion.
cortex bundle Decrit ou verifie une archive portable chiffree.
cortex doctor Diagnostic de l'installation (lecture seule).
cortex register / cortex unregister Ajoute ou retire Cortex des clients MCP.
cortex check Verifie l'installation.

Outils MCP exposes

Outil Description
cortex_search Recherche hybride. Parametres : query, section, top_k (1-10), filtres source/auteur et plages de dates de creation/mise a jour.
cortex_sync Declenche un sync incremental du dossier choisi et, sur un sync complet, de la generation documentaire courante.
cortex_list_sections Liste les sections incluses et les dossiers "out of policy".
cortex_freshness Resume en lecture seule de la fraicheur du vault et de l'ingestion. Parametres : section (optionnel), include_entries (false par defaut).

Documentation

Prerequis

Voie Prerequis
Installeur Windows Aucun Python ni runtime .NET separe. ~500 Mo d'espace minimum (applications, modele + index).
Archive autonome Aucun Python. ~500 Mo d'espace (modele + index).
Depuis les sources Python 3.10+. ~500 Mo d'espace.
Client Claude Desktop/Code, Codex, Gemini, Antigravity, LM Studio, Cursor, Windsurf ou VS Code (support MCP).

Licence

Apache 2.0. Voir LICENSE.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured