mcplinux
FastMCP server for document Q&A using hybrid search, parent-child retriever, cross-encoder reranker, and local Saiga model.
README
Архитектура построения конвейера: FastMCP сервер + Гибридный поиск (ChromaDB + BM25) + Стратегия Parent-Child Retriever + Реранкер Cross-Encoder + Локальная модель Saiga (Llama 3). Для работы интеллектуального парсинга документов (unstructured), извлечения таблиц и оптического распознавания сканов (OCR) требуются системные утилиты. Установите их через пакетный менеджер apt: sudo apt update && sudo apt install -y python3-venv python3-pip tesseract-ocr tesseract-ocr-rus tesseract-ocr-eng poppler-utils libmagic1 curl Перейдите в директорию проекта, создайте и активируйте виртуальное окружение Установите серверную часть Ollama на Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh Скачайте файл весов русифицированной модели Saiga Llama 3 в формате GGUF напрямую с Hugging Face в корень проекта: curl -L -o model-q4_K.gguf "https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_llama3_8b_gguf/resolve/main/model-q4_K.gguf" Инициализируйте и соберите модель внутри Ollama: ollama create saiga -f Modelfile Конвейер индексации полностью переведен на интерактивный CLI-режим python prepare_data.py В появившейся строке ввода укажите полный путь к папке с документами Для старта диалоговой сессии запустите клиентское приложение: python client.py
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.