SAG MCP Server
Enables full read/write management of SAG knowledge bases, including source and document CRUD, semantic search, knowledge graph queries, and model configuration through 18 MCP tools.
README
SAG MCP Server
Full read/write MCP server for SAG knowledge base. Exposes 18 tools over Streamable HTTP transport — compatible with Claude Desktop, Cursor, VS Code, and any MCP client.
Features
- 18 tools: source/document CRUD, semantic search, knowledge graph queries, model config
- Streamable HTTP: connect from any MCP client without local dependencies
- Bearer auth: JWT token authentication built-in
- Zero config: works with a running SAG instance out of the box
Quick Start
1. Prerequisites
A running SAG instance (Docker or native). See SAG deployment guide.
2. Install
pip install sag-mcp-server
Or from source:
git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e .
3. Run
HTTP mode (recommended):
export SAG_API_URL=http://your-sag-host:9002
sag-mcp-server http 9003
stdio mode (for local integration):
sag-mcp-server stdio
4. Connect from Claude Desktop
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"sag": {
"type": "http",
"url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <your-jwt-token>"
}
}
}
}
Get a token:
curl -s -X POST http://your-sag-host:9002/api/v1/auth/login \
-H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"Admin"}' \
| python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['access_token'])"
Tools
| Category | Tool | Description |
|---|---|---|
| Sources | list_sources |
List all knowledge base sources |
create_source |
Create a new source | |
delete_source |
Delete a source and all its data | |
| Documents | list_documents |
List documents in a source |
upload_document |
Upload a local file (auto-parses + extracts) | |
ingest_text |
Write text directly (no file needed) | |
reprocess_document |
Re-process a document | |
pause_document |
Pause processing | |
resume_document |
Resume processing | |
delete_document |
Delete a document | |
| Retrieval | search |
Semantic search with LLM summary |
get_entity |
Query knowledge graph entity | |
outline |
Get document outline | |
grep |
Keyword/regex search | |
read_document |
Read full document text | |
| Config | get_model_config |
View model configuration |
update_model_config |
Update model settings | |
test_model_config |
Test model connectivity |
Configuration
All configuration via environment variables:
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
SAG_API_URL |
http://localhost:9002 |
SAG API base URL |
SAG_TOKEN |
(empty = auto-login) | JWT Bearer token |
SAG_LOGIN_NAME |
Admin |
Login username (when token is empty) |
SAG_MCP_PORT |
9003 |
HTTP server port |
Client Configuration
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"sag": {
"type": "http",
"url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
"headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
}
}
}
Cursor
~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"sag": {
"type": "http",
"url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
"headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
}
}
}
Dify
- Type: Streamable HTTP
- URL:
http://your-sag-host:9003/mcp/ - Header:
Authorization: Bearer <token>
Docker
Run as a container alongside SAG:
# docker-compose.yml addition
services:
mcp:
build: .
environment:
SAG_API_URL: http://api:8000
SAG_SECRET_KEY: ${SAG_SECRET_KEY}
ports:
- "9003:9003"
command: ["sag-mcp-server", "http", "9003"]
depends_on:
api:
condition: service_healthy
Development
git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e ".[dev]"
# Run tests
pytest
# Lint
ruff check src/
API Compatibility
Requires SAG v0.7.x+ with the following endpoints:
POST /api/v1/auth/login— JWT authenticationGET/POST/DELETE /api/v1/sources— Source CRUDGET/POST/DELETE /api/v1/sources/{id}/documents— Document CRUDPOST /api/v1/search— Semantic searchGET /api/v1/system/model-config— Model configuration
License
MIT License. See LICENSE for details.
中文文档
基于 SAG 知识库的读写 MCP Server。通过 Streamable HTTP 暴露 18 个工具,兼容 Claude Desktop、Cursor、VS Code 及所有 MCP 客户端。
特性
- 18 个工具:信源/文档增删改查、语义检索、知识图谱查询、模型配置
- Streamable HTTP:无需本地安装任何依赖,客户端通过 HTTP 直连
- Bearer 鉴权:内置 JWT token 认证
- 零配置:与运行中的 SAG 实例直接配合使用
快速开始
1. 前提条件
运行中的 SAG 实例(Docker 或原生部署)。参见 SAG 部署指南。
2. 安装
pip install sag-mcp-server
或从源码安装:
git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e .
3. 启动
HTTP 模式(推荐):
export SAG_API_URL=http://your-sag-host:9002
sag-mcp-server http 9003
stdio 模式(本地集成):
sag-mcp-server stdio
4. 连接 Claude Desktop
编辑 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"sag": {
"type": "http",
"url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <your-jwt-token>"
}
}
}
}
获取 token:
curl -s -X POST http://your-sag-host:9002/api/v1/auth/login \
-H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"Admin"}' \
| python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['access_token'])"
工具清单
| 类别 | 工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 信源 | list_sources |
列出所有知识库信源 |
create_source |
创建新信源 | |
delete_source |
删除信源及全部数据 | |
| 文档 | list_documents |
列出信源下文档 |
upload_document |
上传本地文件(自动解析+抽取) | |
ingest_text |
直接写入文本(无需文件) | |
reprocess_document |
重新处理文档 | |
pause_document |
暂停处理 | |
resume_document |
恢复处理 | |
delete_document |
删除文档 | |
| 检索 | search |
语义检索(含 LLM 摘要) |
get_entity |
查询知识图谱实体 | |
outline |
获取文档大纲 | |
grep |
关键词/正则检索 | |
read_document |
读取文档全文 | |
| 模型 | get_model_config |
查看模型配置 |
update_model_config |
更新模型设置 | |
test_model_config |
测试模型连通性 |
配置说明
所有配置通过环境变量:
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
SAG_API_URL |
http://localhost:9002 |
SAG API 地址 |
SAG_TOKEN |
(空=自动登录) | JWT Bearer token |
SAG_LOGIN_NAME |
Admin |
登录用户名(token 为空时生效) |
SAG_MCP_PORT |
9003 |
HTTP 服务端口 |
客户端配置
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"sag": {
"type": "http",
"url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
"headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
}
}
}
Cursor
~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"sag": {
"type": "http",
"url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
"headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
}
}
}
Dify
- 类型:Streamable HTTP
- URL:
http://your-sag-host:9003/mcp/ - 请求头:
Authorization: Bearer <token>
Docker 部署
与 SAG 一起以容器方式运行:
# 添加到 docker-compose.yml
services:
mcp:
build: .
environment:
SAG_API_URL: http://api:8000
SAG_SECRET_KEY: ${SAG_SECRET_KEY}
ports:
- "9003:9003"
command: ["sag-mcp-server", "http", "9003"]
depends_on:
api:
condition: service_healthy
开发指南
git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e ".[dev]"
# 运行测试
pytest
# 代码检查
ruff check src/
API 兼容性
需要 SAG v0.7.x+,支持以下接口:
POST /api/v1/auth/login— JWT 认证GET/POST/DELETE /api/v1/sources— 信源增删改查GET/POST/DELETE /api/v1/sources/{id}/documents— 文档增删改查POST /api/v1/search— 语义检索GET /api/v1/system/model-config— 模型配置
许可证
MIT License。详见 LICENSE。
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