Skip to main content
Glama

래그플로우-mcp

간단한 RAGFlow MCP입니다. RAGFlow 팀이 공식 MCP 서버를 출시할 때까지만 유용합니다.

설치

두 가지 설치 방법을 제공합니다. 방법 2(uv 사용)는 빠른 설치와 효율적인 종속성 관리를 위해 권장됩니다.

방법 1: conda 사용

  1. 새로운 conda 환경을 만듭니다.

지엑스피1

  1. 저장소를 복제합니다.

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

pip install -r requirements.txt

방법 2: uv 사용(권장)

  1. uv 설치(빠른 Python 패키지 설치 및 확인 프로그램):

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

git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git cd ragflow-mcp
  1. 새로운 가상 환경을 만들고 활성화하세요.

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

uv pip install -r pyproject.toml

디버깅을 위해 MCP 서버 검사기를 실행하세요.

  1. MCP 서버를 시작합니다

  2. 다음 명령을 사용하여 검사기를 시작합니다.

# you can choose a different server SERVER_PORT=9000 npx @modelcontextprotocol/inspector
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Latest Blog Posts

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'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server