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PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Rag Knowledge MCP

von CSOAI-ORGVersion 1.0.8i★ 0iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.CSOAI-ORG/rag-knowledge-mcp

So installierst du es

What it does

Rag Knowledge MCP Server by MEOK AI Labs

  • Connects Läuft auf deinem Computer
  • Account or key No key needed
  • Category Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer · ✓ Befehle geprüft am 14. Nov. 2026

Zuerst: Welche KI nutzt du?

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Rag Knowledge MCP für Claude auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "rag-knowledge": { "command": "uvx", "args": [ "rag-knowledge-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Rag Knowledge MCP wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    {
      "mcpServers": {
        "rag-knowledge": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "rag-knowledge-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude beenden und neu öffnen

  5. Ausprobieren

    Nutze Rag Knowledge MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude sagt, dass es Rag Knowledge MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Rag Knowledge MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann Rag Knowledge MCP noch nicht verbinden

Rag Knowledge MCP läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die Rag Knowledge MCP verbinden kann

  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Suche & KI-Gedächtnis, die mit ChatGPT funktionieren

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Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Rag Knowledge MCP für Claude Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): claude mcp add --scope user rag-knowledge -- uvx rag-knowledge-mcp 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Rag Knowledge MCP wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  3. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

    claude mcp add --scope user rag-knowledge -- uvx rag-knowledge-mcp
  4. /mcp in Claude Code eingeben

    Rag Knowledge MCP sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  5. Ausprobieren

    Nutze Rag Knowledge MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Rag Knowledge MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Rag Knowledge MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Cursor-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Rag Knowledge MCP für Cursor auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "rag-knowledge": { "command": "uvx", "args": [ "rag-knowledge-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Rag Knowledge MCP wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. Mit diesem Button Cursor öffnen

    In Cursor öffnen

    Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze Rag Knowledge MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Cursor sagt, dass es Rag Knowledge MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Rag Knowledge MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen VS Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Rag Knowledge MCP für VS Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "servers": { "rag-knowledge": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "rag-knowledge-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Rag Knowledge MCP wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

  1. uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

    Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter

    uv --version
    • Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
    • "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
    So öffnest du das Terminal

    Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter

    Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen

    Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst

    Download-Seite von uv öffnen ↗

    Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version

    Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht

  2. Mit diesem Button VS Code öffnen

    In VS Code öffnen

    VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze Rag Knowledge MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn VS Code sagt, dass es Rag Knowledge MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Rag Knowledge MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die Rag Knowledge MCP nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user rag-knowledge -- uvx rag-knowledge-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "rag-knowledge": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "rag-knowledge": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "rag-knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "rag-knowledge-mcp"
      ]
    }
  }
}

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
30/Wo.
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
1.0.8
In der Registry veröffentlichti
19. Aug. 2026
Code zuletzt geänderti
13. Nov. 2026
Entwickler
CSOAI-ORG
Pakete
pypi: rag-knowledge-mcp
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 15. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CSOAI-ORG bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vorgestern

  • ✓ Bestanden

    Hat eine Lizenz

    Nutzt MIT

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Noch nicht geprüft

Was wir prüfen → · JSON

Entwickler: neue Prüfung anfordern oder falsche Angaben melden

Diskussion

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Beiträge hier stammen von Nutzern, nicht vom PopNx-Team.

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Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 6142 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 29 % der anderen 6142 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 6142 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Rag Knowledge MCP sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vorgestern geändert, und die neueste Version (1.0.8) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

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Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

von proxysoulWachsend★ 1606Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ empryo.com
  • OpenSEO — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig
  • Exa — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig · Im Verzeichnis von Claude
  • Mockserver — Wird auf deinem Rechner installiert · Kein Schlüssel nötig
  • Microsoft Learn MCP — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig · Im Verzeichnis von Claude
  • Docs — Läuft in der Cloud, keine Installation · Kein Schlüssel nötig

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Rag Knowledge MCP

RAG knowledge base MCP — semantic search, document chunking, relevance ranking, hallucination red...

RAG knowledge base MCP — semantic search, document chunking, relevance ranking, hallucination reduction. MIT.


🚀 Quick Start

# Install via pip

pip install rag_knowledge_mcp

Or install via Smithery

npx -y @smithery/cli@latest install rag-knowledge-mcp --client claude

✨ Features

  • MCP protocol compliant
  • Easy installation
  • Well-documented API
  • Production-ready
  • Active maintenance

📖 Documentation

🛡️ Compliance

This MCP server is built with EU AI Act compliance built-in:

  • ✅ Article 9 — Risk Management System
  • ✅ Article 13 — Transparency & Instructions for Use
  • ✅ Article 15 — Bias Detection & Testing
  • ✅ Article 26 — FRIA Support (where applicable)
  • ✅ Article 50 — AI Content Watermarking (where applicable)

Need help getting compliant? [Book a free 15-min diagnostic →](https://cal.com/csoai/august-audit)

🏢 Enterprise

Need custom development, SLA guarantees, or white-label deployment?

  • Pro: $99/mo — Full MCP suite + EU AI Act tracking
  • Enterprise: $499/mo — Custom dev + SLA + Dedicated support

View Pricing → | Contact Sales →

🤝 Part of the MEOK Ecosystem

This server is part of the [MEOK AI Labs](https://meok.ai) ecosystem — 300+ MCP servers for sovereign AI governance.

DomainPurpose
councilof.aiEU AI Act compliance marketplace
safetyof.aiAI safety & monitoring
meok.aiSovereign AI platform
cobolbridge.aiLegacy modernization

📜 License

MIT © CSOAI-ORG


Built with 💜 by MEOK AI Labs · UK Companies House 16939677

MIT © MEOK AI Labs


Pairs with MEOK Governance Suite

Build something that touches users? You need compliance. MEOK ships 38 governance MCPs that drop in alongside this tool — EU AI Act, DORA, NIS2, CRA, GDPR, ISO 42001, FDA SaMD, MDR, Basel, MiFID II, MiCA, COPPA, and more.

# One-shot install of the governance pack

npx meok-setup --pack governance

Free tier: 10 calls/day per MCP. Pro tier (£79/mo): unlimited + cryptographically signed compliance attestations your auditor verifies independently.

→ Full catalogue: councilof.ai/catalogue → MEOK AI Labs: meok.ai

💸 Try MEOK in 30 seconds — instant buy ladder

TierPriceWhat you getStripe
Smoke test£1Signed sample MCP-Hardening report + Article 50 PDFhttps://buy.stripe.com/aFa7sNcgAdQS0ZT1Uc8k91t
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Founder Call£2930-min 1-on-1 with the founderhttps://buy.stripe.com/aFa7sNcgAdQS0ZT1Uc8k91t

Refundable. UK Stripe — VAT-clean. Builds on the 81-MCP MEOK fleet.

Verify any signed report at https://meok.ai/verify.

Configuration

Add to your claude_desktop_config.json (Claude Desktop) or your MCP client config:

{

"mcpServers": { "rag-knowledge-mcp": { "command": "uvx", "args": ["rag-knowledge-mcp"] } } }

Or: pip install rag-knowledge-mcp then run the rag-knowledge-mcp command (stdio transport).

Examples

Once configured, ask your assistant, for example:

  • "Use semantic_search to …"
  • "Use knowledge_graph_query to …"
  • "Use index_document to …"