mcp-local-rag

本地零配置，让 AI 精准搜索你的代码和文档

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 84 🐛 待处理 1 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 428
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 MIT 许可证开源，本地部署，完全免费，无付费版本。

项目预览

mcp-local-rag 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队shinpr
GitHubhttps://github.com/shinpr/mcp-local-rag
定价模式🏷️完全免费
价格说明MIT 许可证开源，本地部署，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-skills,cli-tool,developer-tools,hybrid-search,local-first,local-rag,mcp,mcp-server,model-context-protocol,privacy-first,rag,semantic-search,vector-search
GitHub 星标★ 428
上线时间2025-10-31 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积3.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

mcp-local-rag 是一个面向开发者的本地优先 RAG（检索增强生成）服务器，旨在解决代码和技术文档的语义搜索与关键词搜索问题。它通过 MCP（模型上下文协议）或命令行接口提供服务，支持完全本地运行，无需外部 API 或数据库配置，确保数据隐私。项目采用 TypeScript 编写，核心能力包括语义嵌入、混合检索（结合向量与关键词）、以及针对代码和文档的索引与查询。作为早期项目，它已获得 361 星标，适合开发者集成到本地 AI 工作流中，实现零设置、离线可用的知识检索。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 428

使用教程

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：全局安装 4 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • 一个支持 MCP 的助手

安装与启动步骤

  1. 1挂到宿主上

    一条命令注册，作用域选用户级。

    claude mcp add local-rag --scope user --env BASE_DIR=/绝对路径/你的文档 -- npx -y mcp-local-rag

  2. 2先灌入文档

    它会对目录做切分与向量化，落成本地索引。

    npx mcp-local-rag ingest ./docs/

  3. 3直接命令行查一次

    不经过宿主也能验证召回。

    npx mcp-local-rag query "authentication API"

  4. 4再让助手提问

    确认助手能用上检索结果而不是自己编。

如何确认成功

问一个只在你文档里出现过的接口名，回答能引用到具体文件段落而不是泛泛而谈

注意事项

  • 它是本地 RAG 服务，索引与检索都在本机，文档不外发。
  • BASE_DIR 必须写绝对路径，写相对路径会索引到空目录而且不报错。
  • 文档更新后要重新灌入，否则检索的是旧内容。
  • 切分粒度决定召回质量，长文档按标题切通常比按字数切好。
  • 本地模型做嵌入时首次会下载权重。

核心亮点

  • 完全本地运行，数据不出机器，隐私安全有保障
  • 混合搜索（语义+关键词），对代码和文档检索更准确
  • 支持 MCP 协议，可无缝接入 Claude 等 AI 工具

不足之处

  • 早期项目，功能迭代快，API 可能不稳定
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 本地开发环境中的代码库语义搜索
  • 私有技术文档的 RAG 问答系统
  • 离线环境下的 AI 辅助编程工具集成

替代项目

Continue、Sourcegraph、RAGFlow

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