haiku.rag — Agentic RAG CLI + MCP Server

Main

• 先用 1 个 PDF 跑通并验证引用（--cite），再扩展到目录监控或 research agent 流程。

• 当你希望助手以“工具调用”而非粘贴上下文的方式工作时，启用 MCP server 模式（stdio）。

• 把 provider 选择写清楚：embedding 与 QA 模型可替换；为每次数据集运行记录 provider，保证可复现。

Source-backed notes

• README 说明其基于 LanceDB、Pydantic AI 与 Docling，并同时提供 CLI 与 Python API 两种入口。
• README 给出 MCP server 用法：haiku-rag serve --mcp --stdio，并提供 mcpServers 的 JSON 配置示例。
• README 列举特性：混合检索、带页码/标题的引用，以及本地优先的嵌入式 LanceDB 存储等。

FAQ

• 必须配置 embedding provider 吗？：是的。README 说明索引/检索前需要配置（Ollama/OpenAI 等）。
• 能通过 MCP 客户端用吗？：可以。运行 serve --mcp --stdio 并按示例加入客户端配置。
• 有精简版安装吗？：有。README 提到 haiku.rag-slim，适合想减少依赖时使用。