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RAGFlow MCP

by oraichain
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Python

Ragflow-MCP

Einfaches RAGFlow MCP. Nur nützlich, bis das RAGFlow-Team den offiziellen MCP-Server veröffentlicht

Installation

Wir bieten zwei Installationsmethoden an. Methode 2 (mit UV) wird für eine schnellere Installation und ein besseres Abhängigkeitsmanagement empfohlen.

Methode 1: Verwenden von conda

  1. Erstellen Sie eine neue Conda-Umgebung:

conda create -n ragflow_mcp python=3.12
conda activate ragflow_mcp

  1. Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git
cd ragflow-mcp

  1. Installieren Sie Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Methode 2: Verwenden von UV (empfohlen)

  1. Installieren Sie uv (ein schnelles Installations- und Resolverprogramm für Python-Pakete):

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  1. Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git
cd ragflow-mcp

  1. Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie:

uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
# Or on Windows:
# .venv\Scripts\activate

  1. Installieren Sie Abhängigkeiten:

uv pip install -r pyproject.toml

Führen Sie MCP Server Inspector zum Debuggen aus

  1. Starten Sie den MCP-Server

  2. Starten Sie den Inspector mit dem folgenden Befehl:

# you can choose a different server
SERVER_PORT=9000 npx @modelcontextprotocol/inspector

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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