把 TypeScript GraphRAG 接到 MCP：本地索引 Markdown、做局部/全局检索，还能查看答案证据

之前发过 graphrag-ts v0.1.8 的增量构建。这次单独开帖，是因为后来把 MCP 服务和本地 web-demo 补完整了，想展示一下从索引到检索的实际流程。

现在可以用 Docker Compose 启动 PostgreSQL/pgvector 和 MCP server ，在本地页面里：

1. 提交 Markdown 目录索引任务并查看构建状态；
2. 选择局部 hybrid retrieval 或全局 Map-Reduce 查询；
3. 展开答案对应的 source excerpts ，检查检索依据。

MCP 侧也有 workspace 隔离和 snapshot 发布：新构建成功后才切换到新 snapshot ，失败时旧版本继续可查。增量构建通过 API 支持，但当前 web-demo 页面没有增量更新按钮。

一些实测和限制：

• 项目自建 recall set：12 题、5 个章节，10/12 strict hits 、95.8% lexical combined recall ；这是词面评估，不是人工语义评分或跨项目横评。
• 单文档增量更新用例约 5 分 11 秒；不能据此推导大语料吞吐。
• 这是本地开发者工具，不是托管服务。需要自己配置可从 Docker 访问的 chat/judge/embedding endpoint 和 PostgreSQL ； embedding 需要 768 维。

项目： https://github.com/sadofriod/graphrag-ts MCP 启动与安全说明： https://github.com/sadofriod/graphrag-ts/blob/main/integrations/mcp/README.md 测试报告： https://github.com/sadofriod/graphrag-ts/blob/main/examples/output/final-benchmark-report.md

如果你会试，最想先看哪种对照：普通 vector RAG vs GraphRAG 、索引 token/API 成本，还是不同规模下的增量更新耗时？我准备把公开 benchmark 的运行协议和失败案例一起记录出来。