
qurio
by irahardianto·★ 16·综合分 41
一个自托管的 RAG 引擎,为 AI 编程助手摄取技术文档和代码仓库,通过 MCP 提供基于事实的上下文,防止 AI 幻觉。
概述
Qurio 是一个本地知识引擎,在你的机器上运行以摄取异构文档(网页爬取、PDF、Markdown),并通过 MCP 直接提供给 AI 编程助手。它具有自定义的结构化分块器,尊重代码块、API 定义和配置文件。通过结合 BM25 和向量嵌入的混合搜索、可重排序功能以及直观的 Vue.js 管理面板,Qurio 确保您的 AI 只使用您信任的上下文更快地编写更好的代码。
试试问 AI
装完之后,这里有 3 个你可以让 AI 做的事:
什么时候选它
当您需要一个自托管的 RAG 解决方案,为 AI 编码助手处理技术文档并尊重您的隐私时,选择 Qurio。
什么时候不要选它
如果您需要云部署或多用户访问的身份验证/授权,请不要选择 Qurio,因为它专为本地主机使用而设计。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 4 个工具qurio_searchSearch your knowledge base using hybrid search (keywords + vectors).
qurio_list_sourcesList all available data sources in the knowledge base.
qurio_list_pagesList pages within a specific source.
qurio_read_pageRead the complete content of a specific document or web page.
可对比工具
安装
安装
前提条件
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) 和 [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/)
- [Google Gemini API 密钥](https://aistudio.google.com/app/apikey)(用于嵌入)
步骤
- 克隆仓库:
``bash git clone https://github.com/irahardianto/qurio.git cd qurio ``
- 配置环境:
``bash cp .env.example .env # 将您的 Gemini API 密钥添加到 .env 文件 ``
- 启动系统:
``bash docker-compose up -d ``
- 在浏览器中访问 http://localhost:3000
- 在设置页面添加额外的 API 密钥(Jina AI/Cohere)
MCP 配置
添加到您的 MCP 设置:
{
"mcpServers": {
"qurio": {
"httpUrl": "http://localhost:8081/mcp"
}
}
}qurio 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。