Minima
Локальный RAG в контейнерах с MCP-сервером: агент ищет по вашим документам, данные остаются на своей машине
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Индексирует локальные документы в контейнерах
- В части режимов передает запросы во внешние модели
Установка
Ручная установка
docker compose -f docker-compose-mcp.yml --env-file .env up --buildПеред запуском заполните .env по образцу .env.sample. Другие режимы имеют свои compose-файлы.
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 источникиОграничения
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.
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 |
Проверка безопасности
- Индексирует локальные документы в контейнерах
- В части режимов передает запросы во внешние модели
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.
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.
Похожие
166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к 100+ базам
Открытый MCP-сервер Google для баз данных: готовые инструменты для Postgres, MySQL, BigQuery, Spanner и других, плюс свои инструменты в tools.yaml
Официальные скиллы Hugging Face: работа с Hub через CLI hf, датасеты, обучение моделей, Spaces, оценка и деплой
Язык визуализации для агентов и MCP-сервер: из простой семантической спецификации собираются аккуратные графики