$ loading_
为 Markdown 文档提供向量检索与语义问答，支持在 Cursor 中直接摄取和搜索。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Markdown RAG MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请基于已摄取的 Markdown 项目文档，回答“当前认证流程如何处理 token 刷新？”，并附上引用到的文档片段。
返回基于文档内容的答案，并附带相关段落或来源引用。
将 docs/architecture 目录下的所有 Markdown 文件导入知识库，建立向量索引，并告诉我共处理了多少文件。
完成文档摄取与索引构建，并反馈处理结果与文件数量。
在已索引的 Markdown 文档中语义搜索“错误重试机制与退避策略”，列出最相关的 5 个结果并简要说明匹配原因。
输出最相关的文档片段或文件列表，并说明每条结果的相关性。
基于 Qdrant 为文本文档提供导入、检索与问答的 RAG 能力
通过自然语言查询 Qdrant 向量库，检索相关上下文与元数据。
帮助用户构建并查询向量知识库，实现文档语义检索与增强生成。
用于检索和管理 Qdrant 中 LlamaIndex 文档的 MCP 工具。
通过 Qdrant MCP 服务执行向量检索、集合管理与语义搜索工作流。
为 PDF 文档提供语义检索与问答能力，帮助快速定位和提取关键信息。