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Glama

ragflow-mcp

简易 RAGFlow MCP。仅在 RAGFlow 团队发布官方 MCP 服务器之前有效

安装

我们提供两种安装方法。建议使用方法 2(使用 uv),因为它安装速度更快,并且依赖关系管理也更完善。

方法 1:使用 conda

  1. 创建一个新的 conda 环境:

conda create -n ragflow_mcp python=3.12 conda activate ragflow_mcp
  1. 克隆存储库:

git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git cd ragflow-mcp
  1. 安装依赖项:

pip install -r requirements.txt

方法二:使用 uv(推荐)

  1. 安装 uv(快速 Python 包安装程序和解析器):

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. 克隆存储库:

git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git cd ragflow-mcp
  1. 创建一个新的虚拟环境并激活它:

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

uv pip install -r pyproject.toml

运行 MCP Server Inspector 进行调试

  1. 启动 MCP 服务器

  2. 使用以下命令启动检查器:

# 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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