O Servidor MCP RAG é um servidor baseado em protocolo projetado para capacitar os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com capacidades de recuperação. Ele indexa documentos em vários formatos, como texto, markdown, JSON e CSV, e os divide em partes com base no tamanho configurável. O servidor processa essas partes através de APIs de incorporação, armazenando vetores localmente em um armazenamento de vetores baseado em SQLite ineficiente. Durante a inferência, ele incorpora consultas de usuários e recupera os fragmentos de texto mais relevantes, fornecendo respostas cientes do contexto. Esta configuração melhora a precisão e a relevância das saídas dos LLM ao trabalhar com coleções de documentos, tornando-o ideal para bancos de dados de conhecimento, pesquisa de documentos e perguntas sobre dados empresariais. O servidor expõe várias ferramentas e APIs para gerenciamento de documentos e consultas, apoiando a integração perfeita com clientes e fluxos de trabalho personalizados.