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MCP 클라이언트나 터미널에서 개인 문서를 검색할 수 있으며, 임베딩 API입니다.

mcp-local-rag는 귀하의 컴퓨터에서 PDF, DOCX, Markdown 및 텍스트 파일을 색인화합니다. 검색 결합 의미적 유사성과 키워드 매칭을 통해 의도와 정확한 기술적 일치를 모두 수행할 수 있습니다 API 이름, 클래스 이름, 오류 코드와 같은 용어들. 결과에는 출처 구절 및 가능한 경우, 제목, 행 번호 또는 페이지 번호를 제공하여 원본을 확인하고 인용할 수 있도록 합니다 문서화를 하세요.

API 키, 도커, 파이썬, 외부 데이터베이스는 필요하지 않습니다. 초기 모델 다운로드 이후에는 텍스트 수집과 검색은 오프라인에서 가능합니다.

퀵 스타트

요구 사항

• Node.js 22.20 또는 그 이후에
• NPM 패키지 및 임베딩 모델 다운로드 시 인터넷 접속
• 검색하고자 하는 문서가 포함된 디렉터리

BASE_DIR를 해당 디렉터리로 설정하세요. 또한 파일 작업의 보안 경계이기도 합니다. 교체 /absolute/path/to/your/documents와 디렉터리의 절대 경로가 표시됩니다.

아래 예시 중 하나를 사용하거나, npx -y mcp-local-rag를 등록하고 BASE_DIR를 설정해 보세요.

MCP Local RAG

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Search private documents from an MCP client or the terminal without sending them to an embedding API.

mcp-local-rag indexes PDF, DOCX, Markdown, and text files on your machine. Search combines semantic similarity with keyword matching, so queries can match both intent and exact technical terms such as API names, class names, and error codes. Results include source passages and, where available, headings, line numbers, or page numbers so you can check and cite the original document.

No API key, Docker, Python, or external database is required. After the initial model download, text ingestion and search work offline.

Quick Start

Requirements

• Node.js 22.20 or later
• Internet access on first use to download the npm package and embedding model
• A directory containing the documents you want to search

Set BASE_DIR to that directory. It is also the security boundary for file operations. Replace /absolute/path/to/your/documents below with the directory’s absolute path.

Use one of the examples below, or register npx -y mcp-local-rag and set BASE_DIR using your client’s MCP configuration format.

Set DB_PATH and CACHE_DIR to absolute paths as well. Relative paths resolve from the server’s working directory, so starting the server from different projects creates a separate index and model cache in each.

Add to ~/.config/opencode/opencode.json (or opencode.jsonc):

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "local-rag": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "mcp-local-rag"],
      "environment": {
        "BASE_DIR": "/absolute/path/to/your/documents"
      }
    }
  }