Skip to main content
Glama

ragflow-mcp

Простой RAGFlow MCP. Полезен только до тех пор, пока команда RAGFlow не выпустит официальный сервер MCP

Установка

Мы предоставляем два метода установки. Метод 2 (с использованием uv) рекомендуется для более быстрой установки и лучшего управления зависимостями.

Метод 1: Использование conda

  1. Создайте новую среду conda:

conda create -n ragflow_mcp python=3.12 conda activate ragflow_mcp
  1. Клонируйте репозиторий:

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

pip install -r requirements.txt

Метод 2: Использование УФ (рекомендуется)

  1. Установите uv (быстрый установщик и преобразователь пакетов Python):

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

git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git cd ragflow-mcp
  1. Создайте новую виртуальную среду и активируйте ее:

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

uv pip install -r pyproject.toml

Запустите MCP Server Inspector для отладки

  1. Запустите MCP-сервер

  2. Запустите инспектор с помощью следующей команды:

# 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