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Glama

ラグフロー-MCP

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

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。

方法1: condaを使用する

  1. 新しい conda 環境を作成します。

conda create -n ragflow_mcp python=3.12 conda activate ragflow_mcp
  1. 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
  1. 依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

方法2: uvを使用する(推奨)

  1. uv (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
  1. 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
  1. 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
  1. 依存関係をインストールします:

uv pip install -r pyproject.toml

デバッグのためにMCP Server Inspectorを実行する

  1. MCPサーバーを起動する

  2. 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/inspector
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/oraichain/ragflow-mcp'

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