Original en anglais: https://argusic.com/subject/knowledge-rag
knowledge-rag
Serveur MCP RAG local pour Claude Code: recherche hybride (sémantique + BM25), réordonnancement par cross-encoder, 13 outils MCP, 20 analyseurs de formats. Zéro serveur externe, zéro clé API.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit d3715d7ac224
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : antigravity, claude, claude code, claude code cli, codex, cursor ai, document search et hybrid search.
knowledge-rag fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 2 minutes et a rencontré 2 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
knowledge-rag v4.9.0 installed from source in a Python 3.12 venv; all 779 automated tests pass; the MCP server starts and responds to initialize and tools/list MCP protocol messages over stdio.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- system Python externally-managed-environment (PEP 668) prevented direct pip install1 minute
- onnxruntime pthread_setaffinity_np failed for thread — EINVAL during CPU core affinity (cosmetic)
- Temps d'installation
- 2 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 5 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 2 rencontrées, 2 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest tests/ -v: 779 passed, 5 skipped, 5 deselected, 8 xfailed in 7.27s; echo JSON-RPC initialize/tools/list to 'knowledge-rag' via stdio returned valid MCP responses with 13 tools
- Tokens de modèle utilisés
- 56 282
- Commit exact testé
- d3715d7ac224
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
interrogate>=1.7.0 # docstring coverage (Pillar 7) radon>=6.0.1 # cyclomatic complexity vulture>=2.16 # dead-code detection # ── Security & supply chain ───────────────────────────────────────────────── bandit>=1.7.10 # SAST (Pillar 1: Security) pip-audit>=2.10.0 # CVE check on installed deps # ── Memory + benchmarking (Pillar 3 + Pillar 5) ───────────────────────────── psutil>=5.9.0 # cross-platform RSS measurement for memory baselines # ── Mutation testing (nightly only, optional locally) ─────────────────────── mutmut>=3.5.0 # used by .github/workflows/nightly.yml tokens used 56,282
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 2 minutes.
- S'est remis des 2 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 2 minutes après le clone.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,03 |
Sujets (depuis GitHub)
antigravityclaudeclaude-codeclaude-code-clicodexcursor-aidocument-searchhybrid-searchinteligencia-artificialknowledge-baselocal-aimcpmcp-serverragrag-chatbotrag-pipelinererankingretrieval-augmented-generationsemantic-searchvector-database
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/knowledge-rag)Questions
- knowledge-rag fonctionne-t-il ?
- Oui. knowledge-rag fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 2 minutes, en rencontrant 2 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé knowledge-rag ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit d3715d7ac224. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de knowledge-rag ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,03 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer knowledge-rag ?
- 2 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- knowledge-rag a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de knowledge-rag ?
- 2 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 2 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Où sont les preuves pour knowledge-rag ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.