RAG for your documents

Name: RAG for your documents
Author: DevilsDev

作者：DevilsDevバージョン 3.8.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.DevilsDev/rag-mcp-server

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Search a folder of documents and check answers against them. Offline: no API key or database.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "rag": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@devilsdev/rag-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add rag -- npx -y @devilsdev/rag-mcp-server

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "rag": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@devilsdev/rag-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "rag": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@devilsdev/rag-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント DevilsDev で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7258件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7258件のうち97%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7258件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

RAG for your documentsは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（3.8.0）がレジストリに届いたのは昨日です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@devilsdev/rag-mcp-server

An MCP server for your documents. Point it at a folder and Claude, or any other MCP client, can search the documents and check answers against them:

npx @devilsdev/rag-mcp-server ./docs

It indexes the folder when it starts, with the offline TF-IDF embedder and an in-memory retriever from @devilsdev/rag-pipeline-utils. It needs no API key, no database and no network. The assistant is the language model, so the server never calls one.

Requires Node.js 22 or later.

Connect a client

The server speaks MCP over stdio, so the client starts it. Use an absolute path to your folder.

Claude Code:

claude mcp add docs -- npx -y @devilsdev/rag-mcp-server /absolute/path/to/docs

Claude Desktop, Cursor and other clients that use an mcpServers config (for Claude Desktop: Settings → Developer → Edit Config, then restart):

"mcpServers": { "docs": { "command": "npx", "args": ["-y", "@devilsdev/rag-mcp-server", "/absolute/path/to/docs"] } } }

Then ask something your documents answer, such as "How many vacation days do employees get?".

Tools

`search_documents`

Input	Type	Description
`query`	string, required	What to look for, in natural language
`topK`	integer, 1–20	Passages to return (default 4, or `--top-k`)

Returns { passages: [{ id, source, score, text }] }, best first, as structured content and as JSON text. source is the file relative to the folder and id is # . Passages that share no terms with the query are left out.

`check_answer`

Input	Type	Description
`answer`	string, required	The answer to check
`question`	string	The question it answers; improves retrieval when `sources` is omitted
`sources`	array of strings or `{ id, text }`	Passages to check against; omit to search the indexed documents
`topK`	integer, 1–20	Passages to retrieve when `sources` is omitted

Runs the library's checkAnswer and returns { grounded, groundedness, unsupported, citations, sources }: whether every sentence is supported, the share of supported sentences (0 to 1), the unsupported sentences, the ids of the sources supporting each sentence, and the sources that were checked. The check is lexical and makes no model calls, so a correct paraphrase can come back unsupported; treat it as a flag to look again, not a verdict.

Both tools are read-only. Passage text is content from your files, and the tool descriptions tell the client to treat it as data, not instructions. A file can still contain text written to manipulate an assistant, so index folders you trust.

Files

Markdown (.md, .markdown), HTML (.html, .htm, visible text only), CSV (.csv, one passage per row) and text (.txt) files, in the folder and its subfolders, handled the way the library's loaders handle them; prose is split into sentence chunks of up to 500 characters. Other files, node_modules and .git are skipped. The index lives in memory and is rebuilt each time the server starts, so restart the client's server after changing the documents.

Options

rag-mcp-server <folder> [--top-k <n>] [--embedder local]

Option	Default	Meaning
`--top-k`	`4`	Passages per call when the client doesn't pass `topK`
`--embedder`	`local`	The embedder; `local` (TF-IDF, offline) is the only one

Everything the server logs goes to stderr; stdout carries the protocol.

Build your own

For other embedders (OpenAI, Ollama), a persistent index or a vector database, start from the MCP server example, which builds the same kind of server from the library in about 100 lines.

Documentation: https://devilsdev.github.io/rag-pipeline-utils/

RAG for your documents

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

@devilsdev/rag-mcp-server

Connect a client

Tools

search_documents

check_answer

Files

Options

Build your own

`search_documents`

`check_answer`