Knowhere MCP
MCP-сервер дает агенту поиск по подготовленным документам, их разделам и связанным материалам с возвратом источников.
- 3 911 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер хранит загруженные документы и отправляет выбранным моделям содержимое для обработки и поиска.
Установка
- Работает в
Ручная установка
uv sync --all-packagesПервая команда Quick Start в скачанном репозитории. Далее нужны окружение API/worker, внешние сервисы и миграции.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер хранит загруженные документы и отправляет выбранным моделям содержимое для обработки и поиска.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Knowhere MCP подключает агента к базе разобранных документов. Агент изучает оглавление, ищет нужные разделы, читает фрагменты и переходит к связанным материалам. Ответ сохраняет связь с документом, страницей и исходным изображением, если оно есть. Перед поиском Knowhere обрабатывает загруженные файлы и строит общую структуру. PDF и PowerPoint в новом API разбирает визуальная модель, а текстовые документы проходят отдельный путь. Оба варианта доступны через одни инструменты поиска.
Для кого. Аналитикам больших отчетов и технических архивов, которым нужны ответы с переходом к конкретной странице источника.
Подходит, если
- В длинном PDF вы ищете таблицу внутри известного раздела.
- Несколько документов описывают одну тему, и агент должен сопоставить их фрагменты.
- Для проверки вывода вам нужна исходная страница с рисунком.
- В повторных сессиях агент работает с одной подготовленной коллекцией файлов.
Не подходит, если
- Документы нельзя передавать выбранному поставщику модели.
- Вы хотите обрабатывать аудио или видео как поддерживаемый формат.
- Для разового поиска неприемлем отдельный сервер со служебными хранилищами.
Пример запроса к агенту
Найди в Knowhere таблицу расходов в третьей главе отчета и покажи страницу, из которой взяты значения.MCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- API-ключ
Ограничения
Самостоятельный запуск требует Python 3.11 или новее, uv и Docker с Compose, поэтому сначала подготовьте окружение. Для работы нужны база, Redis и S3-совместимое хранилище: одна установка Python-зависимостей их не заменяет. Разбор страниц и ответы используют выбранные модели, которым передается содержимое; проверьте условия провайдера для закрытых документов. Телеметрия включена по умолчанию, ее можно отключить через `TELEMETRY_ENABLED=false` до начала работы.
Как отключить. Удалите MCP-подключение клиента и отзовите его API-ключ. При остановке своего сервера отдельно сохраните нужные документы, базу и файлы хранилища.
Частые вопросы
Нужен ли MinerU для PDF?
Нет. Дополнительное извлечение текста страниц через MinerU выключено по умолчанию.
Где открыть локальную справку API?
На `http://localhost:5005/docs` после запуска API.
Появится ли веб-панель вместе с этим репозиторием?
Нет. Knowhere Dashboard запускается отдельно и подключается к API.
Можно ли исключить уже просмотренный раздел?
Да. Агент может исключать документы и разделы из следующего поискового запроса.
Зачем сначала загружать и разбирать файлы?
Сервер ищет по подготовленным документам. Дождитесь завершения обработки, затем проверяйте ответы.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер открывает агенту чтение и поиск по локальным базам Molio, включая дерево файлов и вопросы по содержимому.
MCP-сервер связывает агента с учебным холстом, где вопрос к фрагменту документа открывает новый связанный материал.
MCP-сервер ищет ответы в личной базе документов и возвращает связанные фрагменты с указанием источников.
MCP PDF для больших документов: агент ищет по смыслу и по ключевым словам в одном файле или папке и читает только нужные страницы, таблицы и сканы
PageIndex MCP — длинные PDF для агента
PageIndex MCP
MCP-сервер дает агенту читать длинные PDF по дереву структуры документа: поиск рассуждением вместо векторной базы
Локальная база документов для агента: гибридный поиск по смыслу и словам и веб-интерфейс для просмотра и загрузки
Коротко о README
Для текстов и страниц используется общая схема разделов и ссылок на доказательства. Соседние документы связываются через найденные сущности и ключевые слова.