关于 RAG Documentation MCP Server
RAG Documentation MCP Server 是一款面向开发者的技术文档检索助手，AI 通过语义搜索直接定位向量库中的相关章节，精准补全 API 参数、配置示例与函数签名等技术细节，省去人工翻文档的时间。
它能接什么
- 对接主流向量数据库（如 Chroma、Qdrant、Milvus、Weaviate）以及 OpenAI、HuggingFace Embeddings 等文本嵌入服务。
- 支持任意技术文档库的语义检索，覆盖官方文档、SDK 参考、内部 Wiki 等结构化文本。
- 兼容本地文件、网页抓取内容或 Confluence / Notion 导出数据作为语料源。
- 通过标准 MCP 协议被 Cursor、Claude Desktop、Cline 等 AI 客户端直接调用，提问即得精准片段。
是否需要密钥
视所选配置而定：
- Embeddings 服务：若使用 OpenAI、Cohere 等托管 Embedding，需要对应的
OPENAI_API_KEY等；本地模型（如sentence-transformers、Ollama）则无需密钥。 - 向量数据库：本地部署无需密钥；云托管版本（如 Qdrant Cloud、Pinecone）需要对应的连接 Token 或 API Key。
- 文档来源：抓取付费文档或私有 Wiki 可能需要登录态或访问令牌。
一般本地 + 开源 Embedding 的组合可直接开箱使用；引入云端组件时则需要相应密钥。
