关于 GenPark RAG Semantic Boundary Chunker
GenPark RAG Semantic Boundary Chunker 是一款文本分块 MCP 服务，适用于需要保留文档结构的工作流。它在分块时保留 Markdown 标题、代码围栏和段落，并支持令牌重叠。
主要功能
- 01保留 Markdown 标题和段落
- 02保留代码围栏
- 03支持令牌重叠
- 04仅使用 Python 标准库
适用场景
- 01为 RAG 工作流切分 Markdown
- 02为 Agent 工作流准备结构化文本
MCP 相关
它可作为 MCP 服务运行，并连接 Claude Desktop、Cursor 和 LobeChat 等客户端，也可直接用作 Python 库。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
GenPark RAG 语义边界分块器
保留语义边界的文本分块器，通过令牌重叠保留 Markdown 标题、代码围栏和段落。
属于 GenPark AI Agent Skills 生态系统的一部分。
🌟 主要功能
- 100% Python 标准库：运行时零第三方依赖。
- 原生支持 MCP：可直接接入 Claude Desktop、Cursor、LobeChat 和自主 Agent DAG。
- 生产环境韧性：严格遵循架构规范、零数据丢失，并经过企业级强化。
🚀 安装与使用
作为 MCP 服务运行：
python mcp_server.py
直接作为库使用：
from client import *
参见 example_usage.py，了解全面的集成示例。
📄 许可证
MIT 许可证。由 GenPark AI 维护。
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。