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metadata

title: RAG Books MCP v2 (ESL + ISLP)
emoji: 📖
colorFrom: indigo
colorTo: purple
sdk: gradio
sdk_version: 5.50.0
app_file: app.py
pinned: false
license: apache-2.0
short_description: MCP v2 RAG ESL+ISLP. ChromaDB desde dataset HF.
tags:
  - mcp-server-track
  - rag
  - statistical-learning
  - chromadb

📖 RAG Books MCP v2 — ESL + ISLP

Igual que v1 en funcionalidad, distinto en arquitectura:

• v1: la base ChromaDB se empaqueta en el Space.
• v2: la base ChromaDB se carga del dataset HF gusdelact/rag-esl-islp-chromadb vía snapshot_download. La primera tool call descarga ~40 MB; las siguientes son cache hit.

Endpoint MCP

https://<usuario>-<space-name>.hf.space/gradio_api/mcp/

Conexión desde un cliente MCP

{
  "mcpServers": {
    "rag-books-mcp-v2": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<usuario>-<space-name>.hf.space/gradio_api/mcp/"
      ]
    }
  }
}

Variables de entorno reconocidas

Variable	Default	Descripción
RAG_CHROMA_DATASET	gusdelact/rag-esl-islp-chromadb	Repo del dataset con la base ChromaDB.
RAG_CHROMA_REVISION	main	Revision (branch/tag/commit) a descargar.
RAG_CHROMA_CACHE_DIR	/data/chroma_db (si existe /data) o ~/.cache/...	Cache local de la descarga.
RAG_CHROMA_DIR	—	Si está set y la carpeta existe, omite el download.
HF_TOKEN	—	Solo si el dataset es privado.

Tools

Tool	Descripción
search_theory(query, book, top_k)	Búsqueda semántica en ambos libros.
get_section(book, chapter, section, max_chunks)	Sección específica por referencia.
cite_foundation(topic, detail_level)	Fundamentación citando ambos libros.
list_available_topics()	Lista capítulos y secciones indexados.

Stack

• Embeddings: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 (local, sin API key).
• Vector store: ChromaDB descargado de HF Hub.
• UI / MCP: Gradio con mcp_server=True.