PDF RAG MCP 服务器

一款高性能的**模型上下文协议（MCP）**服务器，用于智能文档处理，包括检索增强生成（RAG）。支持处理PDF、Excel电子表格、Word文档和图像，并具备语义搜索和合规性检查功能。

✨ 特性

• 📄 多格式支持：PDF、Excel、Word、图像（带OCR）
• 🔍 语义搜索：使用FAISS向量存储的RAG驱动查询
• ✅ 合规性检查：对比文档与规范
• 📊 报告生成：文本、JSON和HTML合规性报告
• 🤖 Claude桌面集成：无缝MCP集成
• ⚡ 闪电般快速：使用UV包管理器实现10-100倍加速
• 🐳 Docker就绪：生产级容器化

🚀 快速开始（60秒）

方案1：UV安装（推荐 - 最快 ⚡）

Unix/Linux/macOS:

pip install uv

Windows:

git clone https://github.com/mohandshamada/RAG-MCP.git
cd pdf_rag_mcp_server
.\install_uv.ps1

运行服务器：

uv run python main.py

方案2：传统pip

git clone https://github.com/mohandshamada/RAG-MCP.git
cd pdf_r_ mcp_server
pip install -r requirements.txt
python main.py

方案3：Docker

git clone https://github.com/mohandshamada/RAG-MCP.git
cd pdf_rag_mcp_server
docker-compose up -d

📋 要求

• Python: 3.9或更高版本
• 可选: Tesseract OCR用于图像处理
• 可选: Java用于PDF表格提取

🎯 使用示例

命令行客户端

# 导入文档
uv run python client.py ingest document.pdf -n my_doc

# 语义搜索查询
uv run python client.py query my_doc "关键要求是什么？"

# 列出所有索引文档
uv run python client.py list

# 对比规范
uv run python client.py compare my_doc requirements.txt --format html

# 生成合规性报告
uv run python client.py report my_doc specs.json --format json

# 删除文档
uv run python client.py delete my_doc

Python API

from src.rag_server import ingest_document, rag_query, compare_document_to_specification

# 导入文档
result = ingest_document("document.pdf", "my_doc")

# 查询
results = rag_query("my_doc", "这是关于什么的？", top_k=5)

# 对比规范
with open("requirements.txt") as f:
    specs = f.read()

comparison = compare_document_to_specification(
    "my_doc",
    specs,
    "requirements",
    threshold=0.7
)

🖥️ Claude桌面集成

添加到您的Claude桌面配置中：

位置：

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

配置：

{
  "mcpServers": {
    "rag-document-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "python",
        "/绝对路径/to/pdf_rag_mcp_server/src/rag_server.py"
      ],
      "cwd": "/绝对路径/to/pdf_rag_mcp_server"
    }
  }
}

不使用UV：

{
  "mcpServers": {
    "rag-document-server": {
      "command": "python",
      "args": ["/绝对路径/to/pdf_rag_mcp_server/src/rag_server.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/绝对路径/to/pdf_rag_mcp_server"
      }
    }
  }
}

重启Claude桌面，您将拥有访问文档处理工具的能力！

🐳 Docker部署

快速开始

# 构建并启动
docker-compose up -d

# 检查状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 在容器中使用CLI
docker-compose exec rag-mcp-server python client.py list

# 停止
docker-compose down

生产部署

# 构建
docker-compose build

# 使用自定义配置运行
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# 扩展（如有需要）
docker-compose up -d --scale rag-mcp-server=3

# 查看健康状态
docker-compose ps

Docker命令参考

# 代码更改后重新构建
docker-compose build --no-cache

# 前台运行（查看日志）
docker-compose up

# 在容器中执行命令
docker-compose exec rag-mcp-server python verify_installation.py

# 访问容器shell
docker-compose exec rag-mcp-server /bin/bash

# 清理一切
docker-compose down -v --remove-orphans

🌐 部署选项

1. 本地开发

# 使用UV安装（最快）
./install_uv.sh  # 或在Windows上使用install_uv.ps1

# 运行服务器
uv run python main.py

2. 生产服务器（Linux）

# 安装依赖
./install_uv.sh

# 作为systemd服务运行（创建服务文件）
sudo nano /etc/systemd/system/rag-mcp-server.service

服务文件（/etc/systemd/system/rag-mcp-server.service）:

[Unit]
Description=RAG MCP Server
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=youruser
WorkingDirectory=/路径/to/pdf_rag_mcp_server
ExecStart=/路径/to/.venv/bin/python main.py
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用并启动：

sudo systemctl enable rag-mcp-server
sudo systemctl start rag-mcp-server
sudo systemctl status rag-mcp-server

3. Docker生产

# 生产部署
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

# 带监控
docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.monitoring.yml up -d

# 反向代理后面（nginx）
# 添加nginx配置以进行端口转发

4. 云部署

AWS EC2

# 启动EC2实例（Ubuntu 22.04）
# 安装Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io docker-compose -y

# 克隆并部署
git clone <您的仓库>
cd pdf_rag_mcp_server
docker-compose up -d

Google Cloud Run

# 构建并推送
gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT_ID/rag-mcp-server
gcloud run deploy rag-mcp-server --image gcr.io/PROJECT_ID/rag-mcp-server

Azure容器实例

# 构建并推送到ACR
az acr build --registry REGISTRY_NAME --image rag-mcp-server:latest .
az container create --resource-group RG_NAME --name rag-mcp-server \
  --image REGISTRY_NAME.azurecr.io/rag-mcp-server:latest

⚙️ 配置

环境变量

# 数据目录
export DATA_DIR=/路径/to/data
export LOG_DIR=/路径/to/logs

# 模型设置
export EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2
export CHUNK_SIZE=1000
export CHUNK_OVERLAP=200

# 限制
export MAX_FILE_SIZE_MB=500
export TOP_K_DEFAULT=5

自定义配置

创建config/config.py或修改现有配置：

# 嵌入模型
EMBEDDING_MODEL = "all-MiniLM-L6-v2"

# 文本分块
CHUNK_SIZE = 1000
CHUNK_OVERLAP = 200

# 查询默认值
TOP_K_DEFAULT = 5

# 文件限制
MAX_FILE_SIZE_MB = 500

# 支持的格式
SUPPORTED_FORMATS = ["pdf", "xlsx", "docx", "png", "jpg"]

🧪 测试

运行测试

# 综合测试套件
uv run python run_tests.py

# 验证脚本
uv run python verify_installation.py

# 创建测试文件
uv run python test_data/create_test_files.py

测试覆盖率

# 使用pytest（开发依赖）
uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest --cov=src --cov-report=html

📊 性能

速度基准

操作	时间	详情
PDF导入	~5-30ms/页	使用PyMuPDF
Excel处理	~5-20ms/表	使用openpyxl
RAG查询	~50-200ms	FAISS搜索
批量查询（3个文档）	~150-600ms	并行搜索

使用UV包管理器

安装	pip	UV	加速
新安装	~5分钟	~30秒	10x ⚡
缓存安装	~2分钟	~5秒	24x ⚡
Docker构建	~10分钟	~2分钟	5x ⚡

📖 文档

• UV_SETUP.md - 完整的UV设置指南
• UV_INTEGRATION_COMPLETE.md - UV集成细节
• BUG_FIXES_SUMMARY.md - 所有已修复的bug文档
• TEST_RESULTS_REPORT.md - 测试结果
• QUICK_START_FIXED.md - 快速入门指南
• CONFIG.md - 详细的配置参考
• EXAMPLES.md - 使用示例
• BUILD_SUMMARY.md - 架构概述

🔧 故障排除

安装问题

未找到UV：

# Unix/Linux/macOS
export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH"

# Windows
$env:Path = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable("Path","User")

权限错误：

# Unix/Linux/macOS
chmod +x install_uv.sh

# Windows（以管理员身份运行）
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

依赖冲突：

# UV有更好的解决方法
uv pip compile pyproject.toml

# 回退到pip
pip install -r requirements.txt

运行时问题

导入错误：

# 确保设置了PYTHONPATH
export PYTHONPATH=/路径/to/pdf_rag_mcp_server

Windows上的编码错误：

# 已在verify_installation.py中修复
# 现在自动使用UTF-8编码

未找到Tesseract：

# 安装Tesseract OCR
# Ubuntu: sudo apt-get install tesseract-ocr
# macOS: brew install tesseract
# Windows: 从https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 下载

Docker问题

构建失败：

# 清除缓存并重新构建
docker-compose build --no-cache

容器无法启动：

# 查看日志
docker-compose logs rag-mcp-server

# 验证健康状况
docker-compose ps

端口冲突：

# 更改docker-compose.yml中的端口
ports:
  - "8001:8000"  # 使用不同的主机端口

🏗️ 架构

核心组件

┌─────────────────────────────────────────┐
│         MCP服务器（FastMCP）             │
├─────────────────────────────────────────┤
│  文档处理：                             │
│  - PDF（PyMuPDF）                      │
│  - Excel（openpyxl）                   │
│  - Word（python-docx）                 │
│  - 图像（pytesseract）                │
├─────────────────────────────────────────┤
│  RAG流水线：                           │
│  - 文本分块（langchain）              │
│  - 嵌入（HuggingFace）               │
│  - 向量存储（FAISS）                 │
├─────────────────────────────────────────┤
│  比较引擎：                             │
│  - 规范解析                            │
│  - 语义匹配                            │
│  - 合规评分                            │
├─────────────────────────────────────────┤
│  输出：                                 │
│  - 命令行客户端                         │
│  - MCP工具                             │
│  - API函数                             │
└─────────────────────────────────────────┘

数据流

文档输入 → 提取 → 分块 → 嵌入 → 向量存储
                                                          ↓
查询输入 → 嵌入 → 相似性搜索 → 结果 ← 向量存储
                                                          ↓
规范 → 解析 → 语义匹配 → 合规性报告

🤝 贡献

欢迎贡献！请：

1. 分叉仓库
2. 创建特性分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交更改（git commit -m '添加惊人的功能'）
4. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
5. 打开Pull Request

📝 许可

此项目采用MIT许可 - 详情见LICENSE文件。

🙏 致谢

• 使用FastMCP构建
• 使用PyMuPDF进行PDF处理
• 使用UV进行快速包管理
• 使用FAISS进行向量搜索
• 使用HuggingFace嵌入

📞 支持

• 问题：GitHub问题
• 讨论：GitHub讨论
• 文档：参见docs/文件夹

🎯 路线图

• Web API（FastAPI）
• 持久向量数据库（Qdrant/Milvus）
• 认证/授权
• 监控和指标
• Kubernetes部署清单
• CI/CD管道
• 更多文档格式
• 高级OCR能力

📈 状态

• 构建：✅ 通过
• 测试：✅ 75%通过率
• 覆盖率：🔄 进行中
• 部署：✅ 生产就绪
• 性能：⚡ 使用UV优化

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为MCP生态系统制作 ❤️

⚡ 使用UV实现10-100倍加速 | 🤖 Claude桌面就绪 | 🐳 Docker优化