mcp/needle-mcp

Needle MCP Server

生产就绪的RAG服务，用于从文档中搜索和检索数据。

https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

特性

可用工具（7个）

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工具详情

工具：needle_add_file

通过提供下载URL，向Needle集合添加新文档。支持多种文件格式，包括：

• PDF文档
• Microsoft Word文件（DOC、DOCX）
• 纯文本文件（TXT）
• 网页（HTML）

文档将经历以下处理：

1. 从提供的URL下载
2. 提取文本内容
3. 为语义搜索建立索引

当需要以下操作时使用此工具：

• 向集合添加新文档
• 使文档可搜索
• 扩展知识库

重要提示：文档需要处理时间才能被搜索。在搜索新内容前，使用needle_list_files检查处理状态。

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工具：needle_create_collection

在Needle中创建新的文档集合，用于组织和搜索文档。集合作为相关文档的容器，支持对其内容进行语义搜索。

当需要以下操作时使用此工具：

• 开始新的文档组织
• 将相关文档分组
• 建立可搜索的文档库

返回后续操作所需的集合ID。建议选择反映集合用途的描述性名称，以提高组织性。

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工具：needle_get_collection_details

获取特定Needle集合的综合元数据。提供有关集合配置、创建日期和当前状态的详细信息。

当需要以下操作时使用此工具：

• 验证集合的存在性和配置
• 操作前检查集合元数据
• 获取创建日期和其他属性

需要有效的集合ID，若集合不存在将返回错误。

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工具：needle_get_collection_stats

检索Needle集合内容和状态的详细统计信息。提供的指标包括：

• 文档总数
• 文档处理状态
• 存储使用情况和限制
• 索引状态和健康状况

使用此工具可：

• 监控集合大小和增长
• 验证处理完成情况
• 操作前检查集合健康状态

对于确保搜索前集合就绪至关重要。

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工具：needle_list_collections

列出Needle集合，最多返回20个结果。通过增加偏移量获取更多结果。返回包括集合ID、名称和创建日期在内的详细信息。

当需要以下操作时使用此工具：

• 概览可用文档集合
• 获取后续操作所需的集合ID
• 操作前验证集合存在性

响应包含其他Needle操作所需的元数据。

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工具：needle_list_files

列出特定Needle集合中存储的所有文档及其当前状态。返回每个文件的详细信息，包括：

• 文件ID和名称
• 处理状态（待处理、处理中、已完成、错误）
• 上传日期和元数据

当需要以下操作时使用此工具：

• 清点可用文档
• 检查上传的处理状态
• 获取文件ID用于参考
• 搜索前验证文档可用性

对于监控文档处理完成情况（以便执行搜索）至关重要。

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工具：needle_search

在Needle集合的文档中执行智能语义搜索。该工具使用先进的嵌入技术基于语义而非仅关键词查找相关内容。搜索特性：

• 理解自然语言查询
• 查找概念相关内容
• 返回带来源信息的相关文本段落
• 按语义相关性排序结果

当需要以下操作时使用此工具：

• 在文档中查找特定信息
• 从文档内容回答问题
• 跨多个文档研究主题
• 定位相关段落及其来源

在以下场景中比传统关键词搜索更有效：

• 自然语言问题
• 概念性查询
• 查找相关内容

返回带来源文件ID的匹配文本段落。

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使用此MCP服务器

以下是使用Needle MCP服务器的配置示例：

json
{
  "mcpServers": {
    "needle-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "NEEDLE_API_KEY",
        "mcp/needle-mcp"
      ],
      "env": {
        "NEEDLE_API_KEY": "your-needle-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Docker运行命令示例

bash
docker run -i --rm -e NEEDLE_API_KEY=your-needle-api-key-here docker.xuanyuan.run/mcp/needle-mcp

注意：需将your-needle-api-key-here替换为实际的Needle API密钥。

https://www.docker.com/blog/the-model-context-protocol-simplifying-building-ai-apps-with-anthropic-claude-desktop-and-docker/