ragstack

ragstack

HatmanStackApache-2.0
23 звёзд10 форков
RAGStack — это MCP-сервер для развёртывания приватной RAG-базы знаний на AWS. Он умеет загружать, индексировать и искать документы, видео, аудио и веб-страницы. Вся архитектура бессерверная (AWS Lambda, S3, DynamoDB) — вы не платите за векторную базу данных, пока не пользуетесь ей. Разработчики и DevOps-инженеры получают готовую AI-систему для работы со своей базой знаний. Ассистент отвечает на вопросы, опираясь на содержимое базы, цитирует источники и может показывать таймкоды из видео. Сервер разворачивается одной командой и не требует ручного управления инфраструктурой.
Парсинг сайтовПоискCloud и DevOpsФайлыКоммуникацииAWS
Подключить MCPОткрыть на GitHub
Подключение

Подключить ragstack

Выберите способ запуска и свой MCP-клиент. Ниже останется одна готовая инструкция, которую можно проверить и скопировать.

1

Способ подключения

2

Куда подключить

3

Скопируйте и проверьте

Claude Desktop / Claude Code

Клиент запускает MCP-сервер как локальный процесс.

  1. 1.Откройте настройки MCP в Claude.
  2. 2.Добавьте сервер с указанной командой и переменными окружения.
  3. 3.Перезапустите Claude, если сервер не появился автоматически.
json
{
  "mcpServers": {
    "ragstack": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ragstack-mcp"
      ]
    }
  }
}

Сгенерировано из существующей команды запуска. Желательно сверить с README.

Инструкция собрана из данных карточки и пока не отмечена как проверенная редакцией. Сверьте команду с README источника и не передавайте лишние права или секреты.

Как оценить ragstack

ragstack относится к Парсинг сайтов, Поиск, Cloud и DevOps, Файлы, Коммуникации, AWS. Ниже собраны проверяемые признаки, по которым его можно сравнить с другими серверами каталога.

Происхождение
Проект сообщества
Лицензия
Apache-2.0
Реализация
Python
Транспорт
stdio

Что проверить перед выбором

  • Изучите README, открытые issues и историю последних изменений в репозитории.
  • Проверьте команду установки и зависимости перед запуском в рабочем окружении.
  • Ограничьте доступ MCP-сервера только нужными файлами, API и переменными окружения.

Карточка отредактирована 20.07.2026.

Автоматическая проверка источника ещё не выполнена. Внешних источников в карточке: 1.

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • РазработчикHatmanStack
  • ЛицензияApache-2.0

Технологии

  • Языки
    Python
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Загрузка и индексация документов: сервер обрабатывает PDF, Office, HTML, CSV, JSON, XML, EML, EPUB и изображения с распознаванием текста (OCR).
  • Обработка видео и аудио: транскрибация речи через AWS Transcribe с привязкой к временным меткам. Поиск по содержимому и переход к нужному моменту.
  • Мультимодальные эмбеддинги на базе Amazon Nova: векторное представление текста и изображений для более точного поиска.
  • AI-чат с контекстом: ассистент ищет релевантные фрагменты в базе знаний и даёт ответ на их основе.
  • Фильтрация по метаданным: сервер определяет метаданные документа (автор, дата, тема) и сужает поиск по заданным полям. Совпадающие результаты получают приоритет.
  • Scraping веб-страниц: импорт контента с сайтов напрямую в базу знаний для поиска.
  • Цитирование источников: ассистент показывает, из какого документа и абзаца взял информацию. Можно скачать исходный файл.
  • Управление документами: повторная обработка, переиндексация, удаление через дашборд.
  • Готовый веб-компонент: встраиваемый интерфейс для React, Vue, Angular и Svelte.
  • Бессерверная архитектура (scale-to-zero): полная изоляция, автоматическое масштабирование, отсутствие платы за простой.

Как подключить

Установите MCP-сервер через пакетный менеджер uv:

uvx ragstack-mcp

Добавьте конфигурацию в настройки AI-клиента. Для Claude Desktop файл claude_desktop_config.json будет выглядеть так:

{ "mcpServers": { "ragstack": { "command": "uvx", "args": ["ragstack-mcp"] } } }

Перезапустите клиент. После этого ассистент сможет обращаться к вашей базе знаний на AWS.

Примеры запросов

  • «Найди в документации всё, что связано с ценами на AWS Lambda.»
  • «Загрузи в базу знаний последнюю статью про Serverless и сделай её краткое содержание.»
  • «Покажи все видео, где упоминается Terraform, и выведи таймкоды.»
  • «Сравни производительность S3 и EBS по документам из базы знаний. Ответ оформи со ссылками на источники.»
  • «Удали из базы знаний отчёт за прошлый месяц.»

Технические детали

  • Язык: Python
  • Транспорт: stdio
  • Лицензия: Apache-2.0
  • Стек: AWS Lambda, Step Functions, S3, DynamoDB, Bedrock, Transcribe, Cognito
  • Стоимость: от $7–10/месяц (1000 документов, Textract + Bedrock Haiku)
  • Развёртывание: one-click deploy в AWS Console

Поделиться