シンプルなRAGFlow MCP。RAGFlowチームが公式MCPサーバーをリリースするまでは有効です。
インストール方法は2種類あります。インストールの高速化と依存関係の管理強化のため、方法2（UVを使用）をお勧めします。
新しい conda 環境を作成します。
conda create -n ragflow_mcp python=3.12
conda activate ragflow_mcpリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git
cd ragflow-mcp依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txtuv (高速な Python パッケージインストーラーおよびリゾルバー) をインストールします。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git
cd ragflow-mcp新しい仮想環境を作成してアクティブ化します。
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate # On Unix/macOS
# Or on Windows:
# .venv\Scripts\activate依存関係をインストールします:
uv pip install -r pyproject.tomlMCPサーバーを起動する
次のコマンドを使用してインスペクターを起動します。
# you can choose a different server
SERVER_PORT=9000 npx @modelcontextprotocol/inspectorThis server cannot be deployed
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
Remote MCP server for supportsheep: run AI interviews and manage support content for your blog.
