voitta-ai/voitta-rag

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30 stars 2 forks 品質 80 トレンド 25AGPL-3.0

Repository Install

ドキュメントやコードのセルフホスト RAG 知識ベース、Claude コードや他の MCP のエージェントで検索可能

概要

文書やコードのリポジトリをインデックス化し、セマンティック(RAG)検索で検索可能にする、自発的なナレッジベース。 MCP 経由で Claude Code のような AI コーディングアシスタントに接続したり、組み込みの Web UI を使用して、すべてのインデックスされたコンテンツの閲覧と検索を行います。チームや個人のために便利な: - - - インデックスGitリポジトリ、Googleドライブフォルダ、Jiraボード、およびオフィス文書を一か所に - - - - - - - インデックス化された知識をClaudeコードまたは他のMCP互換ツールに - - - ベクトルストレージのQdrantでインフラストラクチャ上で実行し、データはネットワークを離れません - リアルタイムのアップデートでファイルブラウザ - フォルダ作成とファイルアップロード - データソースコネクタ: ファイルシステム(ローカルパスマッピング)、Git、Googleドライブ、SharePoint、Azure DevOps、Jira、Confluence、Box - Jira/Confluenceは、クラウドとサーバー/データセンターの両方の展開のためのサポート - パーユーザー検索スコープ制御 - 自動ドキュメントのインデックス作成(DOCX、PPTX、XLSX、ODP、ODP、ODP、GDOC、GS、GS、HEET、REDS、DS、GSなど)を参照してください.

概要（AI 翻訳）

文書やコードのリポジトリをインデックス化し、セマンティック(RAG)検索で検索可能にする、自発的なナレッジベース。 MCP 経由で Claude Code のような AI コーディングアシスタントに接続したり、組み込みの Web UI を使用して、すべてのインデックスされたコンテンツの閲覧と検索を行います。

チームや個人が好きな人のために役立つ:

コードベースとドキュメントを横断検索 — インデックスGitリポジトリ、Googleドライブフォルダ、Jiraボード、および1か所のオフィス文書 -Give AI アシスタントのコンテキスト — インデックスの知識を Claude コードや他の MCP 互換ツールに公開
すべてのローカルをKeep — ベクトルストレージのQdrantでインフラストラクチャ上で実行し、データはネットワークを離れません

コンテンツの表

特徴
スコープ検索
前提条件
Pythonの
依存関係ノート
クイックスタート
オプションA:ドッカー(推奨)
ローカルディレクトリの設置(マップされたパス)
オプションB:ローカル開発
構成
認証
MCPサーバー(Claudeコード統合用)
クロードコードプラグイン(自動設定)
手動クロードコードの構成
利用可能なMCPツール
クロードコードセッション履歴のインポート
コンセプト
プロジェクト
トグルスイッチ
アナメニシス
バルクリポジトリのインポート

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

voitta-rag

A self-hosted knowledge base that indexes your documents and code repositories, making them searchable through semantic (RAG) search. Connect it to AI coding assistants like Claude Code via MCP, or use the built-in web UI to browse and search across all your indexed content.

Useful for teams and individuals who want to:

Search across codebases and docs — index Git repos, Google Drive folders, Jira boards, and office documents in one place
Give AI assistants context — expose your indexed knowledge to Claude Code or other MCP-compatible tools
Keep everything local — runs on your infrastructure with Qdrant for vector storage, no data leaves your network

Features
Search Scope
Prerequisites
- Python
- Dependencies Note
Quick Start
- Option A: Docker (recommended)
  - Mounting local directories (Mapped Paths)
- Option B: Local development
Configuration
- Authentication
MCP Server (for Claude Code integration)
Concepts
Bulk Repository Import
Advanced
- SQLite journal mode on Docker bind-mounts
- Git post-commit hook

Features

File browser with real-time updates
Folder creation and file upload
Data source connectors: Filesystem (local path mapping), Git, Google Drive, SharePoint, Azure DevOps, Jira, Confluence, Box
Jira/Confluence support for both Cloud and Server/Data Center deployments
Per-user search scope control per folder
Automatic document indexing (DOCX, PPTX, XLSX, ODT, ODP, ODS, GDOC, GSHEET, GSLIDES) — see Google Drive indexing for how Google Workspace files become searchable
Vector search with Qdrant (hybrid semantic + keyword, with time range filtering)
MCP server for Claude Code integration

GitHub で README 全文を見る

インストール

docker run -d --name qdrant \

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "voitta-rag": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:58000/mcp/mcp"
    }
  }
}