openviking-mcp
Set up and run the OpenViking MCP server for RAG capabilities. Use when users need semantic search and document Qu0026A exposed through Model Context Protocol for Claude Desktop/CLI or other MCP clients. Triggers on requests about OpenViking MCP, RAG servers, or semantic search
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Set up and run the OpenViking MCP server for RAG capabilities. Use when users need semantic search and document Qu0026A exposed through Model Context Protocol for Claude Desktop/CLI or other MCP clients. Triggers on requests about OpenViking MCP, RAG servers, or semantic search MCP setup.
How to use
Sklonuj repozytorium OpenViking: uruchom
git clone https://github.com/ZaynJarvis/openviking.git, następnie przejdź do kataloguopenviking/examples/mcp-query.Zainstaluj zależności poleceniem
uv sync— upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.13+ i narzędzie uv.Skonfiguruj klucze API: skopiuj plik
ov.conf.examplenaov.confi edytuj go, wpisując swój klucz OpenAI API w polavlm.token(dla generowania odpowiedzi) iembedding.token(dla wyszukiwania semantycznego).Uruchom serwer MCP — instrukcje znajdują się w README projektu, serwer będzie nasłuchiwać na porcie HTTP i czekać na połączenia od Claude Desktop lub innego klienta MCP.
W Claude lub innym kliencie MCP połącz się z serwerem i użyj narzędzia
querydo wysyłania pytań — system automatycznie przeszuka dokumenty i wygeneruje odpowiedź, lub użyjsearchtylko do wyszukiwania relevantnych fragmentów bez generowania odpowiedzi.Aby dodać nowe dokumenty, użyj narzędzia
add_resourcez ścieżką do pliku, katalogu lub adresu URL — system zindeksuje zawartość i będzie ją uwzględniać w przyszłych zapytaniach.