Minima MCP

Локальный RAG в контейнерах с MCP-сервером: агент ищет по вашим документам, данные остаются на своей машине

  • 1 056 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MPL-2.0
MCP-серверОфициальный

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Индексирует локальные документы в контейнерах
  • В части режимов передает запросы во внешние модели
Все причины и проверки

minima-ai-inc/minima

Установка

Ручная установка

docker compose -f docker-compose-mcp.yml --env-file .env up --build

Перед запуском заполните .env по образцу .env.sample. Другие режимы имеют свои compose-файлы.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Индексирует локальные документы в контейнерах
  • В части режимов передает запросы во внешние модели

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Minima это открытый RAG, который разворачивается в контейнерах и индексирует локальные документы. Он работает в нескольких режимах: полностью локально с Ollama, со своей моделью по OpenAI-совместимому API, с интеграцией в ChatGPT через custom GPT и с приложением Anthropic Claude. В режиме MCP приложение Claude Desktop подключается к серверу Minima и ищет по вашим файлам, при этом индексатор остается на вашей машине. Запуск идет через docker compose с отдельными файлами под каждый режим и переменными окружения в .env.

Для кого. Для команд и специалистов, которым нужен поиск по своим документам с хранением данных на своей инфраструктуре.

Подходит, если

  • Нужно искать по локальным документам через Claude или ChatGPT
  • Нужен RAG, где данные не уходят наружу
  • Нужно подключить локальную базу знаний к агенту через MCP

Не подходит, если

  • Нельзя разворачивать Docker-контейнеры
  • Нужен готовый облачный поиск без своей инфраструктуры

Пример запроса к агенту

Найди в моих локальных документах разделы про политику отпусков и приведи источники

MCP

Транспорт
stdio
Авторизация
не нужна

Переменные окружения

LOCAL_FILES_PATH обязательная
Путь к папке с документами для индексации
EMBEDDING_MODEL_ID обязательная
Модель эмбеддингов для индексации
LLM_API_KEY секрет
Ключ API своей модели, если она требует авторизации

Ограничения

Нужен Docker и настройка .env, для локального режима нужны модели Ollama и reranker. Режимы ChatGPT и через Claude предполагают доступ к внешним сервисам, часть из которых из России без VPN не работает. Разворачивание и обслуживание ложатся на пользователя.

Как отключить. Остановите контейнеры через docker compose down и удалите сервер minima из конфигурации MCP.

Частые вопросы

Данные уходят наружу?

В локальном режиме с Ollama все работает на вашей машине. В режимах ChatGPT и Claude основная модель внешняя, а индексатор остается локальным.

Какие режимы есть?

Полностью локальный на Ollama, своя модель по OpenAI-совместимому API, интеграция с ChatGPT и с приложением Claude через MCP.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

MCP-серверы

MCP Local RAG

mcp-local-rag

Локальный поиск по вашим документам, смысловой и по ключевым словам, без ключей, Docker и внешней базы. После первой загрузки модели работает офлайн

MCP-серверМинимальный доступ430Звезды репозитория

minirag-mcp ищет по вашим документам гибридным поиском на векторах и BM25 и работает на компьютере, без отправки файлов наружу

MCP-серверРасширенный доступ60Звезды репозитория

Локальный MCP-сервер, который превращает папку с документами в базу знаний с гибридным поиском для Claude Code и Cursor

MCP-серверРасширенный доступ305Звезды репозитория

Самохостинг RAG-приложение с веб-интерфейсом и встроенным MCP-сервером: документы, Qdrant, ответы с источниками.

MCP-серверРасширенный доступ386Звезды репозитория

MCP-сервер для платформы GraphRAG: загрузка документов из 14 источников, гибридный поиск и ответы ИИ по графу знаний

MCP-серверШирокий доступ200Звезды репозитория
Официальный

Официальный MCP-сервер Graphlit: агент собирает материалы из Slack, GitHub, почты и сайтов в базу знаний и ищет по ней

MCP-серверШирокий доступ379Звезды репозитория

Из блога

Коротко о README

README описывает открытый RAG в контейнерах, который индексирует локальные документы и работает в четырех режимах: локально на Ollama, со своей моделью по OpenAI-совместимому API, с ChatGPT через custom GPT и с приложением Claude. Запуск идет через docker compose с отдельными файлами под каждый режим и переменными в .env, для MCP приведен фрагмент конфигурации с запуском через uv. Есть веб-интерфейс и десктопное приложение на Electron. Лицензия MPL-2.0.

Бейдж для README

Сообщить о проблеме