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FellowQuant RAG Server 是一个专为量化金融研究文档设计的本地检索增强生成（RAG）服务器，支持PDF、EPUB、LaTeX和Jupyter笔记本的解析，并提供REST API和MCP服务器接口。

IBM的RAG与代理AI项目，专注于在多云平台服务器上组织工具和数据。

提供用于构建代理的启动项目和参考模式，包括RAG、工具、多代理编排和MCP等，适用于学习、实验、快速原型设计和内部知识共享。

一个基于Rust的高性能RAG（检索增强生成）模型服务器，通过混合搜索（BM25全文搜索和向量嵌入）为LLM提供智能文档访问能力。

Librarian MCP是一个企业级文档检索增强生成系统，通过MCP服务器和RAG技术，为LLMs和人类提供高效的技术文档搜索服务。

用于Google Gemini文件搜索（RAG）的MCP服务器，支持管理文件搜索存储、上传文档和通过RAG查询。

MCP Server是一个结合多模型、检索增强生成（RAG）和大语言模型（LLM）的平台，适用于需要OCR、LLM集成和向量数据库支持的开发场景。

一个用于管理Amazon Bedrock知识库并提供检索增强生成(RAG)功能的MCP服务器。

一个基于RAG技术的沉浸式Web SDK开发工具，提供文档查询、代码生成、验证和故障排除等功能。

Notebook RAG MCP Server是一个用于管理和处理Markdown页面的RAG（检索增强生成）服务器。

一个使用Neo4j作为纯向量数据库的MCP服务器，用于比较向量RAG与图RAG的搜索能力。

一个集成了多种功能（如数学计算、文件搜索、PDF/Office RAG、网页搜索摘要、SSE聊天机器人、函数调用等）的MCP服务器工具，适用于开发者和技术爱好者进行实验和学习。

一个基于RAG（检索增强生成）技术的向量服务，用于本地部署和查询API。

一个基于RAG的模块化文档助手，用于开发者使用LlamaIndex、Postgres和Ollama进行文档处理。

一个用于测试不同LLM集成（如MCP和RAG）的项目，支持构建向量数据库、聊天交互、数据爬取等功能。

一个基于Quarkus和LangChain4j的RAG（检索增强生成）多代理系统，支持文档上传、语义搜索和AI聊天功能，适用于知识管理和智能问答场景。

基于RAG和MCP技术的智能代理，支持文档检索和简单计算功能，适用于信息查询和处理场景。

一个基于Python的RAG MCP服务器，用于处理和响应查询。

一个生产就绪的模型上下文协议服务器，具有RAG功能，提供可组合的Web搜索和内容提取工具。

基于Gemini的文档RAG MCP服务器，包含管理后台，用于文档上传、管理和集成到Claude/Cursor等工具。

一个支持本地和容器化部署的RAG检索微服务，提供健康检查接口和双模式运行（stdio模式和服务模式）。

Domicile是一个完全在浏览器中运行的私有AI堆栈，包括向量数据库、RAG和本地LLM，所有数据处理都在客户端完成，无数据外泄。

一个比较PySpark和Docker容器上运行的RAG式信息检索系统的项目，用于文档嵌入和查询。

一个用于从AWS知识库中检索信息的MCP服务器实现，支持检索增强生成（RAG）和多结果检索。