modular-rag-mcp-server

Name: modular-rag-mcp-server
Author: jerry-ai-dev

byjerry-ai-dev· 1 MCP server

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How to install modular-rag-mcp-server?

jerry-ai-dev/modular-rag-mcp-server

$git clone https://github.com/jerry-ai-dev/modular-rag-mcp-server

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Install modular-rag-mcp-server by running `git clone https://github.com/jerry-ai-dev/modular-rag-mcp-server`, then use it for the current task and follow its documentation at https://github.com/jerry-ai-dev/modular-rag-mcp-server.

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README.md

1	# Modular RAG MCP Server
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3	> 一个可插拔、可观测的模块化 RAG（检索增强生成）服务框架，通过 MCP（Model Context Protocol）协议对外暴露工具接口，支持 Copilot / Claude 等 AI 助手直接调用。同时也是一份专为大模型相关岗位学习与面试求职设计的实战项目与配套教学资源。
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7	## 📖 目录
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9	- [项目概述](#-项目概述)
10	- [分支说明](#-分支说明)
11	- [快速开始](#-快速开始)
12	- [谁适合用这个项目 & 怎么用](#-谁适合用这个项目--怎么用)
13	- [简历参考](#-简历参考)
14	- [常见问题](#-常见问题)
15	- [后续安排](#-后续安排)
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19	## 🏗️ 项目概述
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21	### 这个项目是什么
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23	本项目将 RAG 面试中最常见的核心环节——检索（Hybrid Search + Rerank）、多模态视觉处理（Image Captioning）、RAG 评估（Ragas + Custom）、生成（LLM Response）——以及当下热门的应用协议 MCP（Model Context Protocol）串联为一个完整的、可运行的工程项目。
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25	项目的一大亮点是极易适配到你自己的业务中。得益于全链路可插拔架构，你可以快速将它结合到自己已有的项目里，无论你的背景和需求如何，都能找到适合自己的使用方式。具体的使用策略会在后文 [谁适合用这个项目 & 怎么用](#-谁适合用这个项目--怎么用) 中详细展开。
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27	### 不只是项目，更是一整套思路
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29	比这个项目本身更有价值的，是它背后蕴含的一整套工程化思路：
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31	- 如何编写 DEV_SPEC（开发规格文档）来驱动开发
32	- 如何用 Skill 基于 Spec 自动完成代码编写
33	- 如何用 Skill 进行自动化测试、打包、环境配置
34	- 如何基于可插拔架构进行扩展（比如扩展到 Agent）
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36	学会了思路，你可以自己做全新的项目和扩展。以上每一步的具体做法、设计思路，在笔记中都有对应的视频讲解，建议配合观看。
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38	### 核心能力一览
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40	\| 模块 \| 能力 \| 说明 \|
41	\|------\|------\|------\|
42	\| Ingestion Pipeline \| PDF → Markdown → Chunk → Transform → Embedding → Upsert \| 全链路数据摄取，支持多模态图片描述（Image Captioning） \|
43	\| Hybrid Search \| Dense (向量) + Sparse (BM25) + RRF Fusion + Rerank \| 粗排召回 + 精排重排的两段式检索架构 \|
44	\| MCP Server \| 标准 MCP 协议暴露 Tools \| `query_knowledge_hub`、`list_collections`、`get_document_summary` \|
45	\| Dashboard \| Streamlit 六页面管理平台 \| 系统总览 / 数据浏览 / Ingestion 管理 / 摄取追踪 / 查询追踪 / 评估面板 \|
46	\| Evaluation \| Ragas + Custom 评估体系 \| 支持 golden test set 回归测试，拒绝"凭感觉"调优 \|
47	\| Observability \| 全链路白盒化追踪 \| Ingestion 与 Query 两条链路的每一个中间状态透明可见 \|
48	\| Skill 驱动全流程 \| 从编写到测试、打包、配置一键完成 \| auto-coder / qa-tester / package / setup 等 Skill 覆盖完整开发生命周期（笔记中每个 Skill 的使用和设计思路均有讲解，请参考配套视频） \|
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50	### 技术亮点
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52	🔌 全链路可插拔架构：LLM / Embedding / Reranker / Splitter / VectorStore / Evaluator 每一个核心环节均定义了抽象接口，支持"乐高积木式"替换，通过配置文件一键切换后端，零代码修改。
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54	🔍 混合检索 + 重排：BM25 稀疏检索解决专有名词精确匹配 + Dense Embedding 解决同义词语义匹配，RRF 融合后可选 Cross-Encoder / LLM Rerank 精排，平衡查全率与查准率。
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56	🖼️ 多模态图像处理：采用 Image-to-Text 策略，利用 Vision LLM 自动生成图片描述并缝合进 Chunk，复用纯文本 RAG 链路即可实现"搜文字出图"。
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58	📡 MCP 生态集成：遵循 Model Context Protocol 标准，可直接对接 GitHub Copilot、Claude Desktop 等 MCP Client，零前端开发，一次开发处处可用。
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60	📊 可视化管理 + 自动化评估：Streamlit Dashboard 提供完整的数据管理与链路追踪能力，集成 Ragas 等评估框架，建立基于数据的迭代反馈回路。
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62	🧪 三层测试体系：Unit / Integration / E2E 分层测试，覆盖独立模块逻辑、模块间交互、完整链路（MCP Client / Dashboard）。
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64	🤖 Skill 驱动全流程：内置 auto-coder（自动编码）、qa-tester（自动测试）、package（清理打包）、setup（一键配置）等 Agent Skill，覆盖从代码编写到测试、打包、部署的完整开发生命周期。每个 Skill 的使用方法和设计思路在笔记的项目部分均有讲解视频，可参考学习。
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66	> 📖 详细架构设计、模块说明和任务排期请参阅 [DEV_SPEC.md](DEV_SPEC.md)
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70	## 📂 分支说明
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72	本项目提供三个分支，面向不同使用场景，请根据自身需求选择：
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74	### `main` — 最干净的完整代码
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76	- 始终只有 1 个 commit，包含项目的最新完整代码
77	- 适合人群：
78	- 想要快速体验项目完整功能的同学
79	- 时间紧迫，想要快速拿到一个项目去面试、跳过中间开发过程的同学
80	- 想要直接在该项目基础上做二次扩展的同学
81	- 使用方式：克隆后直接运行 Setup Skill 即可体验
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83	### `dev` — 保留完整开发记录
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85	- 代码与 `main` 完全一致，但保留了完整的 commit 历史
86	- 记录了从零开始逐步构建的每一步过程，包含大量中间节点
87	- 适合人群：想了解项目是如何一步步从零搭建起来的同学，可以通过 commit 历史回溯开发思路
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89	### `clean-start` — 干净起点，从零开始
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91	- 仅包含工程骨架（Agent Skills + DEV_SPEC），所有任务进度清零
92	- 保留了完整的 Skill 配置，可以使用 Agent 辅助开发
93	- 适合人群：
94	- 时间充分、想要从头开发的同学（强烈建议）
95	- 想要体验完整工作流的同学：写 Spec → 拆任务 → 写代码 → 写测试 → 迭代优化
96	- 甚至可以基于自己的理解重新设计架构，用自己的思路实现，深度理解每一个模块
97	- 使用我们讲的所有对应思路（Spec 驱动开发、测试先行、可插拔架构等）来完成整个项目
98	- 核心理念：整个项目的代码编写是让 AI 基于 DEV_SPEC 来自动完成的，你自己不需要手写代码。AI 通过 Skill 读取 Spec 中的任务定义、架构设计和接口规范，自动生成符合规格的代码。这个思路请参考笔记对应视频讲解：5.1 项目 Skills 使用：如何让 AI 使用 Skill 遵循 DEV_SPEC 完成代码。
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102	## 🚀 快速开始
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104	### 1. 克隆项目
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106	```bash
107	git clone <repo-url>
108	cd Modular-RAG-MCP-Server
109	```
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111	### 2. 一键配置（Setup Skill）
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113	本项目提供了 Setup Skill 一键完成所有环境配置，包括：Provider 选择 → API Key 配置 → 依赖安装 → 配置文件生成 → Dashboard 启动。
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115	在 VS Code 中打开项目，通过 Copilot / Claude 对话框输入：
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117	```
118	setup
119	```
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121	Agent 会自动引导你完成全部配置流程。
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123	> 💡 如果不熟悉 Skill 的使用方式，请观看配套笔记中的 Setup Skill 使用讲解视频。
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127	## 🎯 谁适合用这个项目 & 怎么用
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129	大家的背景不同——有的校招、有的社招；基础也不同——有的有 AI 项目经验、有的是转方向。因此对于这个项目的使用策略也应该不同，请一定灵活使用，切忌生搬硬套。
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131	不过有一点是通用的：整套项目背后的思路——

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