搜索「Rag」的结果

IA-QA —— LLM 与 RAG 测试开发者工具箱

io.smithery.ia-qa.api

以 MCP 服务器形式提供的 IA-QA。使用 IA-QA 的开发者工具，直接在 Cursor、Claude Desktop、Windsurf 或任意 AI 智能体中测试你的 LLM 智能体与 RAG AI 工具，无需离开 IDE。另有大量经典测试工具。无需 API 密钥、无需注册，免费。

Lorem Ipsum 占位文本生成器 —— 段落、句子与单词

io.smithery.axel-belfort.lorem-ipsum

面向 AI 智能体的 Lorem Ipsum 占位文本生成 API。按精确数量生成段落、句子或单词，输出经典拉丁占位文本，适用于样机与原型。工具：text_generate_lorem_ipsum。用于为样机生成占位内容、测试布局或填充模板，属轻量工具。返回：{text, type, count}。无需 API 密钥——在 Base L2 上以 x402 微支付 $0.001/次。

io.smithery.chirag127.yahoo-finance

暂无描述

Gemini 文件搜索

io.smithery.node2flow.gemini-file-search-rag

Google 的 Gemini File Search 与 RAG（检索增强生成）MCP 服务器。 ## 特性 - 创建与管理 File Search 存储库 - 上传文档（文本、PDF、base64），支持自定义元数据与分块配置 - 把已有的 Gemini 文件导入存储库 - 跟踪上传/操作状态 - 用 RAG 查询文档，可选择模型并按元数据过滤 ## 12 个工具 **存储库管理**：创建、列出、获取、删除存储库 **上传与导入**：直接上传内容或导入已有文件 **操作**：查看存储库/上传操作状态 **文档**：列出、获取、删除存储库中的文档 **RAG 查询**：用 Gemini 模型查询文档（支持元数据过滤） ## 配置 - GEMINI_API_KEY——在 https://aistudio.google.com/apikey 申请

Web Scraper — Clean Markdown from Any URL

io.smithery.axel-belfort.web-scraper

Web content extraction API for AI agents. Scrape any URL and get clean, structured Markdown content with navigation, ads, and scripts stripped. Full JavaScript rendering via headless Chromium. Single and batch (10 URLs) modes. Built for RAG pipelines and AI research. Tools: web_scrape_to_markdown (single), web_scrape_batch (up to 10 URLs). Use this for RAG ingestion, research, content analysis, data extraction, or competitive intelligence. IMPORTANT: For screenshots/PDFs of pages, use capture_screenshot instead. For SEO analysis, use seo_audit_page. Returns: {markdown, title, wordCount, links[]}. No API key required — x402 micropayment $0.005/call on Base L2.

向量检索 —— 内存 TF-IDF 语义库

io.smithery.axel-belfort.vector-search

面向 AI 智能体的内存向量检索 API。存储文档并按语义查询，采用 TF-IDF 向量化与余弦相似度，是 Pinecone/Weaviate 的轻量替代，适合小数据集。工具：data_vector_search。适用于构建简单 RAG 系统、文档匹配或小规模集合（少于 1 万篇）的语义检索。注意：全网搜索请改用 web_search_query。返回：{results[], scores[], matchCount}。无需 API 密钥——在 Base L2 上以 x402 微支付 $0.005/次。

beforeyouship LLM 成本建模

io.smithery.beforeyouship.cost-model

**在动手开发之前**就为 LLM 应用建模真实的月度成本。不是简单的 token 计算器：它把重试、提示缓存、批处理折扣、基础设施开销以及 3×/10× 增长都纳入模型，覆盖 GPT-5.x、Claude、Gemini、DeepSeek 等。 **无需 key 也能用。**连接后即可提问——演示模式覆盖六个免费档模型。Pro API key（[beforeyouship.dev](https://beforeyouship.dev)）解锁全部 18 个模型目录。 ## 工具 | 工具 | 作用 | |---|---| - **`estimate_cost`** 针对给定用量下的架构做完整成本建模。返回各模型的 Naive / Realistic / Worst Case 月度美元成本、增长情景和带倾向性的建议。 | - **`get_model_prices`** 当前每 100 万 token 定价（输入、输出、缓存、批处理），含上下文窗口与数据时效元信息。 | - **`list_archetypes`** 七种预设架构模式（聊天机器人、RAG 流程、多步智能体等），可作为估算起点。