MCP검색·리서치

mcp-ragdocs

자동 수집 항목입니다. 설치 설정은 저장소 README에서 그대로 가져왔지만, 한국어 설명과 부서 분류는 아직 확인하지 않았습니다. 설치 전에 저장소를 한 번 확인하세요.

벡터 검색을 통해 문서를 검색하고 처리하는 도구를 제공하는 MCP 서버 구현으로, AI 어시스턴트가 관련 문서 컨텍스트로 응답을 보강할 수 있게 합니다.

제공 hannesrudolph라이선스 MIT갱신 2026년 9월 21일

★ 265포크 24마지막 커밋 2025년 7월 18일 · 관리가 뜸합니다hannesrudolph/mcp-ragdocs 기준

저장소

IT·정보보안 연구개발·R&D

설치하기

이 항목은 목록에서 자동으로 수집했습니다. 설치 설정은 저장소 README에서 그대로 뽑았고, 한국어 설명과 부서 분류는 아직 사람이 확인하지 않았습니다. 원본: https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs

{
  "mcpServers": {
    "rag-docs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@hannesrudolph/mcp-ragdocs"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "",
        "QDRANT_URL": "",
        "QDRANT_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

채워야 하는 값

키	설명	필수
OPENAI_API_KEY	OPENAI_API_KEY저장소 문서에서 값을 확인하세요.	필수
QDRANT_URL	QDRANT_URL저장소 문서에서 값을 확인하세요.	필수
QDRANT_API_KEY	QDRANT_API_KEY저장소 문서에서 값을 확인하세요.	필수

설치와 실행은 사용자 환경에서 이뤄집니다. team-ai는 이 도구를 호스팅하거나 대신 실행하지 않습니다. 제공처와 저장소를 확인한 뒤 설치하세요.

설명

원문: An MCP server implementation that provides tools for retrieving and processing documentation through vector search, enabling AI assistants to augment their responses with relevant documentation context