Nümtema Private Knowledge MCP
Enables users to build and query a private knowledge base by uploading documents, which are embedded and stored locally, then accessible via MCP for semantic search and retrieval.
README
Nümtema Private Knowledge MCP — MVP v0.1.0
Une bibliothèque de connaissances privée, locale et interrogeable par n’importe quel client compatible MCP.
Ce que fait ce MVP
- Vous déposez un fichier dans l’interface web.
- Le texte est extrait puis découpé en passages.
- Ollama génère les embeddings avec
nomic-embed-text-v2-moe. - Qdrant stocke les vecteurs et les métadonnées de recherche.
- SQLite garde le registre des documents, statuts et versions techniques.
- Le serveur MCP expose toute la bibliothèque et chaque document individuellement.
Accès produits
- Interface :
http://localhost:8000 - API :
http://localhost:8000/docs - MCP global :
http://localhost:8000/mcp - Catalogue MCP :
knowledge://catalog - Document MCP :
knowledge://documents/{document_id}
Le « lien MCP par document » est une ressource URI, pas un processus serveur séparé. Cela évite d’installer 50 serveurs pour 50 fichiers tout en conservant un ciblage strict par document.
Prérequis
- Python 3.11+
- Docker et Docker Compose
- Ollama installé localement
Démarrage local recommandé
cp .env.example .env
make install
make infra
make model
make dev
Ouvrez ensuite http://localhost:8000.
Démarrage de l’application dans Docker
Ollama reste installé sur la machine hôte, tandis que l’application et Qdrant tournent dans Docker :
ollama pull nomic-embed-text-v2-moe
docker compose up -d --build
Outils MCP disponibles
list_documents(): catalogue avec identifiants et URI.search_knowledge(query, document_id?, limit?): recherche globale ou ciblée.inspect_document(document_id): métadonnées et état d’indexation.
Ressources MCP
knowledge://catalogknowledge://documents/{document_id}
Exemple de configuration MCP distante
Le format exact dépend du client. Pour un client acceptant Streamable HTTP, utilisez :
{
"mcpServers": {
"numtema-private-knowledge": {
"url": "http://localhost:8000/mcp"
}
}
}
Pour vérifier avec MCP Inspector :
npx -y @modelcontextprotocol/inspector
Puis connectez l’Inspector à http://localhost:8000/mcp.
Formats pris en charge
- PDF texte
- DOCX
- TXT
- Markdown
- HTML
Les PDF scannés nécessiteront un module OCR dans une version suivante.
Sécurité
Par défaut, le MVP écoute localement sans authentification. Ne l’exposez pas directement sur Internet.
Pour activer un jeton Bearer sur l’API REST :
API_TOKEN=une-longue-valeur-aleatoire
L’authentification MCP distante, les espaces utilisateurs, les ACL par document et le chiffrement au repos font partie du durcissement v0.2.
Architecture
Navigateur / IDE / ChatGPT compatible MCP
│
┌───────┴────────┐
│ FastAPI + MCP │
└───────┬────────┘
│
Ingestion / Retrieval
│ │
Ollama SQLite
Nomic Embed v2 Registre
│
Qdrant
Vecteurs + payloads
Vérifications
make test
make lint
Limites assumées du MVP
- Indexation synchrone : l’upload attend la fin de l’embedding.
- Pas encore d’OCR.
- Pas encore de synchronisation automatique d’URL ou de dossier surveillé.
- Pas encore de reranker ni de recherche hybride lexicale + vectorielle.
- Pas encore de comptes utilisateurs/permissions granulaires.
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.