# velocirag

Локальный RAG-сервер для поиска по документам через MCP. Подходит для агентных запросов с векторным, ключевым и графовым поиском.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 12
- Автор: HaseebKhalid1507
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/HaseebKhalid1507/VelociRAG
- Обновлён: 2026-04-05
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/velocirag

## Что делает

velocirag индексирует документы и объединяет четыре слоя поиска: векторное сходство, BM25 по ключевым словам, обход графа знаний и фильтрацию метаданных. Результаты проходят слияние рангов и повторное ранжирование. MCP-сервер даёт агенту инструменты для поиска, индексации, добавления документа, диагностики и просмотра источников.

Внутри используются ONNX Runtime, FAISS, SQLite FTS5 и локальные модели MiniLM и TinyBERT. Индекс можно обновлять постепенно, а граф отслеживает происхождение файлов и затронутые связи. Демон поддерживает прогретые запросы через Unix-сокет. Для запуска нужен CPU и 8GB RAM; API-ключи и GPU не требуются.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add velocirag -- uvx velocirag
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from velocirag <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add velocirag -- uvx velocirag
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from velocirag <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "velocirag": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "velocirag"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from velocirag <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "velocirag": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "velocirag"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from velocirag <команда>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add velocirag uvx velocirag
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from velocirag <команда>

## Когда брать
- индексировать папку с документами
- искать точные совпадения и связанные понятия
- фильтровать результаты по тегам и статусу
- добавлять отдельные документы в базу
- проверять состояние MCP-сервера

## Примеры запросов агенту
- Проиндексируй документы из `./docs` и найди материалы о миграции схемы.
- Добавь файл `README.md` в базу знаний и проверь состояние сервера.
- Найди документы с тегом `python` и статусом `active`, связанные с обработкой ошибок.

## Похожие
- [Local FAISS MCP Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/local-faiss-mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 36
- [neo4j-document-import-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/neo4j-document-import-skill.md) — скилл · 923 установки
- [Knowledge Base Manager](https://affpapa.org/nevibecode/skills/knowledge-base-manager.md) — скилл · 438 установок
- [mini-context-graph](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mini-context-graph.md) — скилл · 72 установки
- [veritasgraph](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/veritasgraph.md) — MCP-сервер · ★ 326
- [supermemory](https://affpapa.org/nevibecode/skills/supermemoryai-supermemory.md) — скилл · 548 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md