mcp-ragdocs 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

mcp-ragdocs 是一个开源项目，旨在通过语义搜索和检索技术，帮助用户从文档中快速获取所需信息。该项目使用 Qdrant 向量数据库存储文档，并利用自然语言处理技术实现高效的信息检索。

项目的核心功能

1. 从 URL 或本地文件添加文档
2. 将文档存储在向量数据库中以进行语义搜索
3. 使用自然语言查询检索文档
4. 列出所有已存储的文档源

项目使用了哪些框架或库？

mcp-ragdocs 项目主要使用了以下框架和库：

• Qdrant：用于存储文档的向量数据库
• Ollama：用于文档嵌入的库（默认）
• OpenAI API：可选的文档嵌入库

项目的代码目录及介绍

• src：包含项目的主要代码文件
• .gitignore：用于指定在版本控制中忽略的文件
• LICENSE：项目许可证文件
• README.md：项目说明文件
• llms-install.md：关于语言模型安装的说明文件
• package-lock.json：npm 包依赖的锁定文件
• package.json：npm 包配置文件
• tsconfig.json：TypeScript 配置文件

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 支持更多文档源：目前项目支持从 URL 或本地文件添加文档，未来可以考虑添加更多文档源，如数据库、API 等。
2. 优化搜索算法：可以通过改进搜索算法，提高搜索结果的准确性和相关性。
3. 集成更多自然语言处理工具：除了 Ollama 和 OpenAI API，还可以考虑集成其他自然语言处理工具，如 spaCy、NLTK 等，以提供更丰富的功能。
4. 开发移动端应用程序：基于 mcp-ragdocs 开发移动端应用程序，方便用户随时随地访问文档。
5. 支持多语言：目前项目主要支持英文文档，可以考虑增加对其他语言的支持，如中文、西班牙语等。
6. 扩展用户界面：可以通过开发更友好的用户界面，提高用户体验。

通过以上方向的扩展和二次开发，mcp-ragdocs 项目可以更好地满足用户的需求，并在开源社区中发挥更大的作用。