ApeRAG

ApeRAG de ApeCloud es una plataforma full-stack de Retrieval-Augmented Generation que te permite ingestar documentos, construir índices vectoriales y consultarlos a través de un agente IA vía MCP. A diferencia de wrappers RAG simples, maneja el pipeline completo: parsing de documentos (PDF, Word, HTML, Markdown), chunking, embeddings, almacenamiento vectorial y retrieval — todo en un paquete auto-hospedado. Lo que destaca de ApeRAG es su completitud. La mayoría de soluciones RAG requieren que ensamblas un cargador de documentos, un modelo de embeddings, una base de datos vectorial y una capa de retrieval. ApeRAG empaqueta todo esto y expone el resultado como herramientas MCP. Tu agente puede ingestar nuevos documentos, buscar en bases de conocimiento existentes y obtener respuestas contextualmente relevantes — sin que gestiones más infraestructura que el propio server ApeRAG. El proyecto está respaldado por ApeCloud (conocidos por KubeBlocks) y tiene más de 1.000 estrellas en GitHub. Está construido en Python con buen soporte para múltiples proveedores de embeddings y LLMs. El trade-off es la complejidad: no es un server MCP ligero que levantas en segundos. Es una plataforma completa que necesita storage, cómputo para embeddings y configuración adecuada. Pero si necesitas un stack RAG auto-hospedado con integración MCP, es una de las opciones más completas disponibles.