MCP 服务器

RAGFlow MCP Server

wang-junjian

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README

RAGFlow MCP 服务器

RAGFlow API MCP 服务器，可以查找知识库和聊天。

下载 MCP 开发文档和 RAGFlow API 参考：

wget https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt -O docs/mcp-llms-full.txt
wget https://github.com/infiniflow/ragflow/raw/refs/heads/main/docs/references/python_api_reference.md -O docs/ragflow-python_api_reference.md

组件

工具

list_datasets
- 列出所有数据集
- 返回数据集的 ID 和名称
create_chat
- 创建一个新的聊天助手
- 输入：
  - name: 聊天助手的名称
  - dataset_id: 数据集的 ID
- 返回创建的聊天助手的 ID、名称和会话 ID
chat
- 与聊天助手进行对话
- 输入：
  - session_id: 聊天助手的会话 ID
  - question: 提问内容
- 返回聊天助手的回答

配置

[TODO: 添加特定于您的实现的配置详细信息]

快速开始

安装

GitHub Copilot

.vscode/mcp.json

{
    "servers": {
        "ragflow-mcp-server": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "ragflow-mcp-server",
                "--api-key=ragflow-dhMzViYzJlMTM1NjExZjBiNWU5MDI0Mm",
                "--base-url=http://172.16.33.66:8060"
            ]
        }
    }
}

Continue

config.yaml

mcpServers:
  - name: RAGFlow Server
    command: uvx
    args:
      - ragflow-mcp-server
      - --api-key
      - ragflow-dhMzViYzJlMTM1NjExZjBiNWU5MDI0Mm
      - --base-url
      - http://172.16.33.66:8060

Claude Desktop

On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

<details> <summary>Development/Unpublished Servers Configuration</summary>

"mcpServers": {
  "ragflow-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/Users/junjian/GitHub/wang-junjian/ragflow-mcp-server",
      "run",
      "ragflow-mcp-server"
    ]
  }
}

</details>

<details> <summary>Published Servers Configuration</summary>

"mcpServers": {
  "ragflow-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "ragflow-mcp-server"
    ]
  }
}

</details>

开发

构建和发布

要准备用于分发的软件包：

同步依赖项并更新锁定文件：

uv sync

构建软件包分发：

uv build

这将在 dist/ 目录中创建源和 wheel 分发。

发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据：

Token: --token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
或用户名/密码：--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，因此调试可能具有挑战性。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用 MCP Inspector。

您可以通过 npm 使用以下命令启动 MCP Inspector：

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  uv --directory /Users/junjian/GitHub/wang-junjian/ragflow-mcp-server \
  run ragflow-mcp-server \
  --api-key ragflow-dhMzViYzJlMTM1NjExZjBiNWU5MDI0Mm \
  --base-url http://172.16.33.66:8060

启动后，Inspector 将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。