📖 RAG Books MCP v2 — ESL + ISLP + FES + PDSH + R4DS

Servidor MCP que expone búsqueda semántica sobre cinco libros de referencia de Statistical Learning, Data Science y Data Wrangling:

  • ESL — The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani, Friedman)
  • ISLP — An Introduction to Statistical Learning with Python (James, Witten, Hastie, Tibshirani)
  • FES — Feature Engineering and Selection (Kuhn, Johnson)
  • PDSH — Python Data Science Handbook (VanderPlas)
  • R4DS — R for Data Science, 2nd Ed. (Wickham, Çetinkaya-Rundel, Grolemund) — ejemplos en R/tidyverse, principios universales para EDA y data wrangling

ℹ️ R4DS está bajo licencia CC BY-NC-ND 3.0 US y está incluido en este dataset bajo uso académico. Detalles, atribución y mecanismo de takedown en el DATA_CARD del dataset.

v2 vs v1: la base ChromaDB se carga desde el dataset HF gusdelact/rag-esl-islp-chromadb (tag v2.2.0) en lugar de empaquetarla con el código. Permite versionar el índice independientemente y reusarlo desde otros clientes.

Endpoint MCP: /gradio_api/mcp/ (streamable HTTP). Embeddings: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 (local, sin API key). Vector store: ChromaDB con 3689 chunks (1093 ESL + 884 ISLP + 465 FES + 563 PDSH + 684 R4DS).

La primera tool call descarga el dataset (~95 MB). Las siguientes son cache hit.

🔎 search_theory

Búsqueda semántica en ESL, ISLP, FES, PDSH y R4DS. Devuelve los fragmentos más relevantes ordenados por similitud.

book

R4DS está en R/tidyverse; los principios se traducen a pandas/seaborn.

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📚 cite_foundation

Fundamentación teórica que cita los 5 libros: ISLP (intuitivo), ESL (riguroso), FES (feature engineering), PDSH (código Python) y R4DS (workflow iterativo de EDA y data wrangling).

detail_level

📑 get_section

Recupera una sección específica de ESL, ISLP, FES, PDSH o R4DS. Si no se encuentra por metadata, hace fallback a búsqueda semántica.

book
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🗂️ list_available_topics

Lista los capítulos y secciones indexados en ChromaDB.

🔎 search_theory

Búsqueda semántica en ESL, ISLP, FES, PDSH y R4DS. Devuelve los fragmentos más relevantes ordenados por similitud.

book

R4DS está en R/tidyverse; los principios se traducen a pandas/seaborn.

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