mcp-rag
MCP server that enables semantic search over PDF documents using RAG with ChromaDB and OpenAI embeddings.
README
MCP RAG Server cho PDF
MCP server (HTTP) cho phép Claude tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search) trên các file PDF của bạn thông qua RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Transport: HTTP (streamable-http) — kết nối qua Claude Connectors, dùng được trên Claude Desktop, claude.ai, và mobile
- Vector DB: ChromaDB (embedded, lưu trên đĩa)
- Embedding: OpenAI
text-embedding-3-small - PDF: chỉ hỗ trợ PDF dạng text (không OCR)
- Xác thực: không có (xem lưu ý bảo mật trong
DEPLOY.md)
Cấu trúc project
mcp-rag-pdf/
├── documents/ # Bỏ file PDF cần index vào đây
├── chroma_db/ # Chroma tự tạo, lưu vector index (không sửa tay)
├── config.py # Cấu hình chung
├── pdf_utils.py # Đọc PDF + chia chunk
├── vector_store.py # Wrapper Chroma + OpenAI embedding
├── ingest.py # Script chạy thủ công để nạp/refresh dữ liệu
├── server.py # MCP server (HTTP)
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── DEPLOY.md # Hướng dẫn deploy lên cloud (Railway)
1. Cài đặt (chạy dev trên máy)
cd mcp-rag-pdf
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
2. Cấu hình OpenAI API key
Tạo file .env (copy từ .env.example):
OPENAI_API_KEY=sk-...
3. Ingest PDF
Bỏ file .pdf vào documents/, sau đó chạy:
python ingest.py
Các lệnh hữu ích khác:
python ingest.py --reset # xoá index cũ, ingest lại từ đầu
python ingest.py --force # ingest lại tất cả kể cả file không đổi
python ingest.py --dir /path/khac # ingest từ thư mục khác
Chạy lại python ingest.py bất cứ khi nào thêm/sửa file PDF — script tự
động bỏ qua file không đổi (dựa trên hash nội dung), chỉ re-index file mới
hoặc đã thay đổi.
Lưu ý chi phí: mỗi lần ingest gọi OpenAI Embedding API. Với vài trăm
file PDF, chi phí text-embedding-3-small thường dưới $1.
4. Chạy thử server local
python server.py
Mặc định lắng nghe tại http://0.0.0.0:8000/mcp, có endpoint kiểm tra
sống tại http://localhost:8000/health.
Đổi port bằng biến môi trường: PORT=8080 python server.py
Test bằng MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8000/mcp
5. Deploy lên cloud + kết nối vào Claude
Xem hướng dẫn chi tiết trong DEPLOY.md — deploy lên
Railway, lấy public URL, rồi add qua Claude → Settings → Connectors →
Add custom connector.
Quy trình cập nhật dữ liệu
Local: chạy lại python ingest.py sau khi thêm/sửa PDF trong documents/.
Cloud (Railway): ingest được thực hiện trong lúc build Docker image —
push code/PDF mới rồi redeploy (chi tiết trong DEPLOY.md).
Giới hạn hiện tại
- Chỉ đọc PDF dạng text; PDF scan (ảnh) sẽ bị bỏ qua với cảnh báo.
- Xoá file khỏi
documents/không tự động xoá khỏi index — cần chạypython ingest.py --resetđể làm sạch hoàn toàn. - Không có xác thực — chỉ nên deploy cho môi trường nội bộ tin cậy, hoặc đặt sau 1 lớp bảo vệ khác (VPN, IP allowlist...).
Recommended Servers
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.
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.
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.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.