Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Easy-to-setup local RAG server with minimal configuration
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
BASE_DIR, BASE_DIRS, IGNORE_PATHS, DB_PATH, CACHE_DIR, HF_ENDPOINT, MODEL_NAME, MAX_FILE_SIZE, RAG_MAX_DISTANCE, RAG_GROUPING, RAG_MAX_FILES, CHUNK_MIN_LENGTH, STORE_IMAGES, EMBED_TITLE_PREFIX, EMBED_HEADING_PREFIX, RAG_DEVICE, RAG_DTYPE, RAG_HYBRID_WEIGHT, RAG_RERANK_CMD, RAG_RERANK_TIMEOUT_MSต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"local-rag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-local-rag"
],
"env": {
"BASE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"BASE_DIRS": "ใส่ค่าของคุณ",
"IGNORE_PATHS": "ใส่ค่าของคุณ",
"DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"HF_ENDPOINT": "ใส่ค่าของคุณ",
"MODEL_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"MAX_FILE_SIZE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_MAX_DISTANCE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_GROUPING": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_MAX_FILES": "ใส่ค่าของคุณ",
"CHUNK_MIN_LENGTH": "ใส่ค่าของคุณ",
"STORE_IMAGES": "ใส่ค่าของคุณ",
"EMBED_TITLE_PREFIX": "ใส่ค่าของคุณ",
"EMBED_HEADING_PREFIX": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_DEVICE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_DTYPE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_HYBRID_WEIGHT": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_RERANK_CMD": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_RERANK_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add local-rag --env BASE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env BASE_DIRS='ใส่ค่าของคุณ' --env IGNORE_PATHS='ใส่ค่าของคุณ' --env DB_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env CACHE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env HF_ENDPOINT='ใส่ค่าของคุณ' --env MODEL_NAME='ใส่ค่าของคุณ' --env MAX_FILE_SIZE='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_MAX_DISTANCE='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_GROUPING='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_MAX_FILES='ใส่ค่าของคุณ' --env CHUNK_MIN_LENGTH='ใส่ค่าของคุณ' --env STORE_IMAGES='ใส่ค่าของคุณ' --env EMBED_TITLE_PREFIX='ใส่ค่าของคุณ' --env EMBED_HEADING_PREFIX='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_DEVICE='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_DTYPE='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_HYBRID_WEIGHT='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_RERANK_CMD='ใส่ค่าของคุณ' --env RAG_RERANK_TIMEOUT_MS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y mcp-local-ragเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"local-rag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-local-rag"
],
"env": {
"BASE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"BASE_DIRS": "ใส่ค่าของคุณ",
"IGNORE_PATHS": "ใส่ค่าของคุณ",
"DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"HF_ENDPOINT": "ใส่ค่าของคุณ",
"MODEL_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"MAX_FILE_SIZE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_MAX_DISTANCE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_GROUPING": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_MAX_FILES": "ใส่ค่าของคุณ",
"CHUNK_MIN_LENGTH": "ใส่ค่าของคุณ",
"STORE_IMAGES": "ใส่ค่าของคุณ",
"EMBED_TITLE_PREFIX": "ใส่ค่าของคุณ",
"EMBED_HEADING_PREFIX": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_DEVICE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_DTYPE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_HYBRID_WEIGHT": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_RERANK_CMD": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_RERANK_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"local-rag": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-local-rag"
],
"env": {
"BASE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"BASE_DIRS": "ใส่ค่าของคุณ",
"IGNORE_PATHS": "ใส่ค่าของคุณ",
"DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"HF_ENDPOINT": "ใส่ค่าของคุณ",
"MODEL_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"MAX_FILE_SIZE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_MAX_DISTANCE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_GROUPING": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_MAX_FILES": "ใส่ค่าของคุณ",
"CHUNK_MIN_LENGTH": "ใส่ค่าของคุณ",
"STORE_IMAGES": "ใส่ค่าของคุณ",
"EMBED_TITLE_PREFIX": "ใส่ค่าของคุณ",
"EMBED_HEADING_PREFIX": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_DEVICE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_DTYPE": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_HYBRID_WEIGHT": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_RERANK_CMD": "ใส่ค่าของคุณ",
"RAG_RERANK_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
BASE_DIR envBASE_DIRS envIGNORE_PATHS envDB_PATH envCACHE_DIR envHF_ENDPOINT envMODEL_NAME envMAX_FILE_SIZE envRAG_MAX_DISTANCE envRAG_GROUPING envRAG_MAX_FILES envCHUNK_MIN_LENGTH envSTORE_IMAGES envEMBED_TITLE_PREFIX envEMBED_HEADING_PREFIX envRAG_DEVICE envRAG_DTYPE envRAG_HYBRID_WEIGHT envRAG_RERANK_CMD envRAG_RERANK_TIMEOUT_MS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub shinpr ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.23.2) เข้า registry เมื่อวานซืน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
English | 简体中文 | Deutsch | Español | Português (Brasil) | Français
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.
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.
Claude Code
Run this command:
claude mcp add local-rag --scope user --env BASE_DIR=/absolute/path/to/your/documents -- npx -y mcp-local-rag
Codex
Add to ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.local-rag]
command = "npx" args = ["-y", "mcp-local-rag"]
[mcp_servers.local-rag.env] BASE_DIR = "/absolute/path/to/your/documents"
OpenCode
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" } } } }
Cursor
Add to ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "local-rag": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-local-rag"], "env": { "BASE_DIR": "/absolute/path/to/your/documents" } } } }
Restart the client, then ask it to build the index:
Sync all documents in the configured root and wait until it finishes.
The first sync downloads the default embedding model (about 90 MB) and may take 1–2 minutes before ingestion starts. Later runs use the local cache.
Once the sync completes:
What does the API documentation say about authentication?
To use the CLI without an MCP client:
npx mcp-local-rag ingest ./docs/
npx mcp-local-rag query "authentication API"
The CLI uses the current directory as its document root by default. Run both commands from the same directory so they use the same default index, or set BASE_DIR and DB_PATH explicitly.
| Input | How to ingest |
|---|---|
| PDF, DOCX, TXT, Markdown | File ingestion or directory sync |
| HTML already fetched by the client | ingest_data |
| Plain text or Markdown held in memory | ingest_data with a stable source identifier |
HTML fetching is not built into the server. An MCP client can fetch a page and pass its HTML to ingest_data.
Excel, PowerPoint, standalone images, and source-code file extensions are not supported by file ingestion. PDFs can optionally use a local vision model to describe figures, but this is not OCR or image search.
Sync after adding, editing, or removing documents. For searches and follow-up reading, ask your MCP client:
Find the documented behavior of ERR_CONNECTION_REFUSED.
Read the surrounding chunks for that result.
You can also ingest a single file or HTML already fetched by the client. To refresh an existing entry, ingest the document again using the same path or source identifier. sync skips unchanged files. MCP file paths must be absolute and inside a configured document root.
PDF section headings may be inaccurate. Check the original page when you need the exact heading.
MCP Tools
| Tool | Purpose |
|---|---|
sync_start | Reconcile the index with all configured roots or one path |
sync_status | Poll a running sync job |
ingest_file | Ingest or replace one file |
ingest_data | Ingest text, Markdown, or HTML already held by the client |
query_documents | Search with semantic matching and keyword boost |
read_chunk_neighbors | Read surrounding chunks from a search result |
list_files | Show supported files and their ingestion state |
delete_file | Delete an indexed file or an ingest_data item |
status | Show index and search status |
Use the CLI to update the index, narrow searches, or remove indexed content:
npx mcp-local-rag sync ./docs/
npx mcp-local-rag query "auth" --scope /docs/api --scope /docs/guide npx mcp-local-rag read-neighbors --file-path /abs/path.md --chunk-index 5 npx mcp-local-rag list npx mcp-local-rag status npx mcp-local-rag delete ./docs/old.pdf npx mcp-local-rag delete --source "https://example.com/docs"
ingest imports the selected files; sync also removes entries for deleted files and skips unchanged files. Use --scope to restrict search results to a path prefix, repeating it to include multiple prefixes.
Global options such as --db-path, --cache-dir, and --model-name go before the subcommand. Subcommand options go after it:
npx mcp-local-rag --db-path ./my-db query "authentication"
Run npx mcp-local-rag --help for the complete command reference.
query writes its results to stdout as JSON, best match first, so it can be piped into another tool. The field-by-field contract is in docs/schema/query-output.schema.json.
If you move a project and want to keep its index, stop the MCP server and other database writers, move the files and database together without changing the directory layout, then run:
npx mcp-local-rag --db-path /new/project/lancedb relocate --from /old/project --to /new/project
Update BASE_DIR/BASE_DIRS, DB_PATH, and any other moved paths in your MCP configuration, then restart the client.
Agent Skills provide query and ingestion guidance for AI assistants:
npx mcp-local-rag skills install --claude-code
npx mcp-local-rag skills install --claude-code --global npx mcp-local-rag skills install --codex
Installed skills cover query formulation, result refinement, and HTML ingestion. Ask the assistant to use the mcp-local-rag skill explicitly if it does not activate automatically.
Start with the defaults. Open the sections below when you need different document roots, better results for your corpus, or searchable PDF figures.
Storage and Document Roots
The MCP server reads environment variables. The CLI accepts the listed variables and flags. Keep the same DB_PATH when commands should use the same index.
| Environment Variable | CLI Flag | Default | Description |
|---|---|---|---|
BASE_DIR | --base-dir | Current directory | One document root; the CLI flag is repeatable on ingest, list, and sync |
BASE_DIRS | N/A | (unset) | JSON array of document roots; takes precedence over BASE_DIR |
IGNORE_PATHS | N/A | (unset) | JSON array of glob patterns for files to keep out of the index |
DB_PATH | --db-path | ./lancedb/ | Vector database location |
CACHE_DIR | --cache-dir | ./models/ | Model cache directory |
HF_ENDPOINT | N/A | https://huggingface.co | Hugging Face model download endpoint; use a mirror URL when direct downloads are blocked |
MAX_FILE_SIZE | --max-file-size | 104857600 (100MB) | Maximum file size in bytes |
File operations stay within configured roots. For multiple directories, set BASE_DIRS='["/absolute/docs","/absolute/specs"]' or repeat CLI --base-dir. Precedence: CLI roots, BASE_DIRS, BASE_DIR, then the current directory. Only the highest-priority source is used; roots from different sources are not merged. Invalid BASE_DIRS is an error. Relative DB_PATH and CACHE_DIR are resolved from the working directory.
To keep files out of the index, set IGNORE_PATHS to a JSON array of glob patterns, for example IGNORE_PATHS='["plugs/**","**/*.draft.md"]'. Each pattern is matched against the file's path relative to the root that contains it, written with / on every OS. * and ** do not match names that start with ., so write such directories out, as in ".obsidian/**". ingest, list, and sync skip matching files when they scan a directory, and sync removes any that are already indexed. Invalid IGNORE_PATHS is an error.
Models and Search Tuning
Choose an embedding model for your documents’ language and subject. Compare settings using questions you actually ask and check which source passages are returned. The model must support mean pooling and L2 normalization, which this tool uses to produce embeddings.
| Environment Variable | CLI Flag | Default | Description |
|---|---|---|---|
MODEL_NAME | --model-name | Xenova/all-MiniLM-L6-v2 | Hugging Face embedding model |
CHUNK_MIN_LENGTH | --chunk-min-length | 50 | Minimum length in characters (1–10000) for ordinary chunks; a fragment of content split to fit the model's token limit can be shorter |
EMBED_TITLE_PREFIX | N/A | false | Add the document title to each chunk's embedding input |
EMBED_HEADING_PREFIX | N/A | false | Add the heading hierarchy to each chunk's embedding input when it fits |
RAG_DEVICE | N/A | cpu | ONNX Runtime execution device |
RAG_DTYPE | N/A | fp32 | Embedding dtype passed to the selected model |
Both prefix options default to false and work independently. Try EMBED_TITLE_PREFIX when a passage needs the document’s overall topic, or EMBED_HEADING_PREFIX when it needs its section’s topic. Enabling both is not always better. They affect embeddings, not the returned text or keyword index; heading context is omitted when it would exceed the input budget.
When changing embedding models, build a fresh index at a new DB_PATH. Vectors from different models are not comparable, even when their dimensions match. After changing RAG_DTYPE or either prefix option, re-ingest all indexed documents before searching. sync skips unchanged files.
The CLI does not read MCP client configuration. When sharing an index, use the same model, RAG_DTYPE, and prefix settings for ingestion and search. A change to RAG_DEVICE alone does not require a new index.
###
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo