Если вам полезно это репозиторий, пожалуйста, также укажите наш главный репозиторий PageIndex ⭐

     

📘 PageIndex — это бесвекторная система RAG, основанная на рассуждениях, которая представляет документы как иерархические структуры деревьев. Она позволяет LLM ориентироваться и получать информацию через структуру и рассуждение, а не через векторное сходство — подобно тому, как человек получает информацию с помощью индекса книги.

🔌 PageIndex MCP предоставляет этот LLM-нативный, внутриконтекстный индекс дерева напрямую LLM через MCP, позволяя таким платформам, как Claude, Cursor и другим совместимым с MCP агентами или LLM, рассуждать по структуре документа и получать нужную информацию — без векторных баз данных.

Хотите общаться с длинными PDF-файлами, но нажимаете на ошибки по ограничению контекста? Добавьте свой файл в PageIndex, чтобы бесшовно общаться с длинными PDF-файлами на любых платформах агентов или LLM.

✨ Общайтесь с длинными PDF-файлами по-человечески, основанным на рассуждениях ✨

• Поддержка локальных и онлайн-PDF
• Бесплатные 1000 страниц
• Неограниченное количество разговоров

Для получения дополнительной информации посетите страницу PageIndex MCP.

PageIndex MCP

If you find this repo useful, please also star our main PageIndex repo ⭐

    

📘 PageIndex is a vectorless, reasoning-based RAG system that represents documents as hierarchical tree structures. It enables LLMs to navigate and retrieve information through structure and reasoning, not vector similarity — much like a human would retrieve information using a book’s index.

🔌 PageIndex MCP exposes this LLM-native, in-context tree index directly to LLMs via MCP, allowing platforms like Claude, Cursor, and other MCP-compatible agents or LLMs to reason over document structure and retrieve the right information — without vector databases.

Want to chat with long PDFs but hit context limit reached errors? Add your file to PageIndex to seamlessly chat with long PDFs on any agent/LLM platforms.

✨ Chat to long PDFs the human-like, reasoning-based way ✨

• Support local and online PDFs
• Free 1000 pages
• Unlimited conversations

For more information, visit the PageIndex MCP page.

💡 Looking for a fully hosted experience? Try PageIndex App 🤖: a human-like document analyst that lets you chat with long PDFs using the same agentic, reasoning-based workflow as PageIndex MCP.

What is PageIndex?

PageIndex is a vectorless, reasoning-based RAG system that generates hierarchical tree structures of documents and uses multi-step reasoning and tree search to retrieve information like a human expert would. It has the following key properties:

• Higher Accuracy: Relevance beyond similarity
• Better Transparency: Clear reasoning trajectory with traceable search paths
• Like A Human: Retrieve information like a human expert navigates documents
• No Vector DB: No extra infrastructure overhead
• No Chunking: Preserve full document context and structure