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MiniRAG

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MiniRAG について

MiniRAGは、SQLiteストレージとハイブリッド検索を組み合わせ、出典を示す回答を生成するセルフホスト可能なRAGナレッジベースです。単一のSpring Bootプロセスで動作し、Web UI、REST API、MCPサーバーから文書検索を利用したいチーム向けです。

主な機能

  1. 01ベクトル検索とBM25の併用
  2. 02RRFによる統合と任意の再ランキング
  3. 03クリック可能な引用付き回答
  4. 04ストリーミングWebインターフェース
  5. 05単一プロセスでのSQLite保存
  6. 06Web UI、REST API、WeChat Work

活用シーン

  1. 01取り込んだコーパスに基づく質問応答
  2. 02ベクトル、ハイブリッド、再ランキング検索の確認
  3. 03Webインターフェースで引用付き回答を配信
  4. 04MCPクライアントへのコーパス検索の提供

MCP 対応

組み込みのMCPサーバーはSSEを使用し、引用付き回答を返す`query`と文書を追加する`ingest_text`を提供します。文書取り込みツールには管理者キーが必要です。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://minirag.kimelody.de5.net/sse
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
SSEhttps://minirag.kimelody.de5.net/sse認証が必要

ツール

詳細

MiniRAG

Build License: MIT Java RSS

単一の Spring Boot プロセスで動作するセルフホスト可能な RAG ナレッジベースです。SQLite ストレージ、ハイブリッド検索、出典付きの回答、組み込みの MCP サーバーを備えています。ベクトルデータベースもメッセージキューも必要ありません。

ライブデモ(アクセスコードはオーナーにお問い合わせください) · 評価レポート

機能

  • ハイブリッド検索 — メモリ内のコサイン類似度検索と SQLite FTS5(BM25)を RRF で統合し、オプションで LLM による再ランキングにも対応
  • 出典付きの回答 — クリック可能な [n] 引用。実際に引用されたソースのみを表示します
  • ストリーミング対応のウェブ UI — SSE、タイプライター表示、Markdown、検索モード切り替え(vector / hybrid / rerank)
  • 省リソース — 単一プロセス、RSS 約 250MB、1GB の VPS で動作
  • 複数のインターフェース — MCP サーバー(SSE トランスポート)、REST API、ウェブ UI、WeChat Work コールバック連携

クイックスタート

docker run -d --name minirag -p 18090:18090 --memory 512m \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  -e DEEPSEEK_API_KEY=sk-... \
  -e EMBEDDING_API_KEY=sk-... \
  ghcr.io/kimelody/minirag:latest

http://localhost:18090 を開いて、質問を始めてください。データは ./data に保存されます(SQLite、自動作成)。

設定

EnvRequiredDefaultDescription
DEEPSEEK_BASE_URLいいえhttps://api.deepseek.comOpenAI 互換のチャットエンドポイント
DEEPSEEK_API_KEYはい—チャットモデルの API キー
EMBEDDING_BASE_URLいいえhttps://api.siliconflow.cn/v1OpenAI 互換の埋め込みエンドポイント
EMBEDDING_API_KEYはい—埋め込み API キー
EMBEDDING_MODELいいえBAAI/bge-m3埋め込みモデル
DEMO_KEYいいえ—読み取り API 用の訪問者アクセスコード。未設定の場合は公開(ローカル開発用)
ADMIN_KEYいいえ—データ取り込み API に必要な管理者キー

MCP

2 つのツールを提供します。query(question, mode?) — 質問して出典付きの回答を取得します。ingest_text(docId, text, adminKey) — ドキュメントを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "minirag": {
      "url": "http://localhost:18090/sse"
    }
  }
}

ホストされているデモのエンドポイントでは、基本認証が必要です:https://minirag.kimelody.de5.net/sse(認証情報はオーナーにお問い合わせください)。

REST API

MethodPathDescription
POST/api/chat質問し、回答と出典を取得(JSON)
POST/api/chat/stream同じ内容を SSE でストリーミング(meta / token / sources / done)
GET/api/search?q=&mode=検索のデバッグ:vector | hybrid | rerank
POST/api/documents/text{docId, text} を取り込み(X-Admin-Key が必要)
POST/api/documentsアップロードされたファイルをマルチパート形式で取り込み(X-Admin-Key が必要)

評価

評価ハーネスは eval/ に含まれています。ラベル付きの質問セットと、3 つの検索モードを対象とする Top-1 / Recall / MRR のスコアリングを提供します。デモセットでは hybrid+rerank が Top-1 100% / MRR 1.0 を達成しています(レポート)。コーパスのクリーニングスクリプト付きの20問の労働法評価は eval/law/ にあります。独自のコーパスをご用意ください。ソースの生テキストは再配布されません。

ソースからビルド

mvn package
java -jar target/minirag-0.1.0-SNAPSHOT.jar

Java 21 が必要です。API キーは、作業ディレクトリにある .env ファイルに設定できます(Git の追跡対象外)。

中国語での説明

単一プロセスで動作するセルフホスト可能な RAG ナレッジベースです。SQLite ストレージとハイブリッド検索(ベクトル + BM25、RRF で統合、オプションで LLM による再ランキング)を備え、クリック可能な引用番号付きの回答を生成します。ウェブデモ、REST API、MCP サーバー(SSE)を内蔵し、メモリ使用量は約 250MB。1GB の小規模サーバーで動作します。オンラインデモ(アクセスコードは作者にお問い合わせください)。

ライセンス

MIT

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。