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SAG MCP Server

by guazixiong
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Python
Remote

SAG MCP Server

Python 3.10+ License: MIT MCP

English | 中文

Vollständiger Lese-/Schreib-MCP-Server für die SAG-Wissensdatenbank. Stellt 18 Tools über Streamable-HTTP-Transport bereit – kompatibel mit Claude Desktop, Cursor, VS Code und jedem MCP-Client.

Funktionen

  • 18 Tools: Quellen-/Dokument-CRUD, semantische Suche, Wissensgraph-Abfragen, Modellkonfiguration

  • Streamable HTTP: Verbindung von jedem MCP-Client ohne lokale Abhängigkeiten

  • Bearer-Authentifizierung: Integrierte JWT-Token-Authentifizierung

  • Null Konfiguration: Funktioniert sofort mit einer laufenden SAG-Instanz

Related MCP server: LightRAG MCP Server

Schnellstart

1. Voraussetzungen

Eine laufende SAG-Instanz (Docker oder nativ). Siehe SAG-Bereitstellungsleitfaden.

2. Installation

pip install sag-mcp-server

Oder aus dem Quellcode:

git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e .

3. Ausführen

HTTP-Modus (empfohlen):

export SAG_API_URL=http://your-sag-host:9002
sag-mcp-server http 9003

stdio-Modus (für lokale Integration):

sag-mcp-server stdio

4. Verbindung von Claude Desktop

Zu claude_desktop_config.json hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "sag": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-jwt-token>"
      }
    }
  }
}

Token abrufen:

curl -s -X POST http://your-sag-host:9002/api/v1/auth/login \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"Admin"}' \
  | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['access_token'])"

Tools

Kategorie

Tool

Beschreibung

Quellen

list_sources

Alle Wissensdatenbank-Quellen auflisten

create_source

Eine neue Quelle erstellen

delete_source

Eine Quelle und alle ihre Daten löschen

Dokumente

list_documents

Dokumente in einer Quelle auflisten

upload_document

Lokale Datei hochladen (automatisches Parsen + Extrahieren)

ingest_text

Text direkt schreiben (keine Datei erforderlich)

reprocess_document

Ein Dokument erneut verarbeiten

pause_document

Verarbeitung pausieren

resume_document

Verarbeitung fortsetzen

delete_document

Ein Dokument löschen

Abruf

search

Semantische Suche mit LLM-Zusammenfassung

get_entity

Wissensgraph-Entität abfragen

outline

Dokumentgliederung abrufen

grep

Stichwort-/Regex-Suche

read_document

Vollständigen Dokumenttext lesen

Konfiguration

get_model_config

Modellkonfiguration anzeigen

update_model_config

Modelleinstellungen aktualisieren

test_model_config

Modellverbindung testen

Konfiguration

Alle Konfiguration über Umgebungsvariablen:

Variable

Standard

Beschreibung

SAG_API_URL

http://localhost:9002

SAG-API-Basis-URL

SAG_TOKEN

(leer = automatische Anmeldung)

JWT-Bearer-Token

SAG_LOGIN_NAME

Admin

Anmeldebenutzername (wenn Token leer)

SAG_MCP_PORT

9003

HTTP-Server-Port

Client-Konfiguration

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "sag": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
    }
  }
}

Cursor

~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "sag": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
    }
  }
}

Dify

  • Typ: Streamable HTTP

  • URL: http://your-sag-host:9003/mcp/

  • Header: Authorization: Bearer <token>

Docker

Als Container neben SAG ausführen:

# docker-compose.yml addition
services:
  mcp:
    build: .
    environment:
      SAG_API_URL: http://api:8000
      SAG_SECRET_KEY: ${SAG_SECRET_KEY}
    ports:
      - "9003:9003"
    command: ["sag-mcp-server", "http", "9003"]
    depends_on:
      api:
        condition: service_healthy

Entwicklung

git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Lint
ruff check src/

API-Kompatibilität

Erfordert SAG v0.7.x+ mit den folgenden Endpunkten:

  • POST /api/v1/auth/login — JWT-Authentifizierung

  • GET/POST/DELETE /api/v1/sources — Quellen-CRUD

  • GET/POST/DELETE /api/v1/sources/{id}/documents — Dokument-CRUD

  • POST /api/v1/search — Semantische Suche

  • GET /api/v1/system/model-config — Modellkonfiguration

Lizenz

MIT-Lizenz. Siehe LICENSE für Details.

中文文档

English | 中文

基于 SAG 知识库的读写 MCP Server。通过 Streamable HTTP 暴露 18 个工具，兼容 Claude Desktop、Cursor、VS Code 及所有 MCP 客户端。

特性

  • 18 个工具：信源/文档增删改查、语义检索、知识图谱查询、模型配置

  • Streamable HTTP：无需本地安装任何依赖，客户端通过 HTTP 直连

  • Bearer 鉴权：内置 JWT token 认证

  • 零配置：与运行中的 SAG 实例直接配合使用

快速开始

1. 前提条件

运行中的 SAG 实例（Docker 或原生部署）。参见 SAG 部署指南。

2. 安装

pip install sag-mcp-server

或从源码安装：

git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e .

3. 启动

HTTP 模式（推荐）：

export SAG_API_URL=http://your-sag-host:9002
sag-mcp-server http 9003

stdio 模式（本地集成）：

sag-mcp-server stdio

4. 连接 Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "sag": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-jwt-token>"
      }
    }
  }
}

获取 token：

curl -s -X POST http://your-sag-host:9002/api/v1/auth/login \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"Admin"}' \
  | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['access_token'])"

工具清单

类别

工具

说明

信源

list_sources

列出所有知识库信源

create_source

创建新信源

delete_source

删除信源及全部数据

文档

list_documents

列出信源下文档

upload_document

上传本地文件（自动解析+抽取）

ingest_text

直接写入文本（无需文件）

reprocess_document

重新处理文档

pause_document

暂停处理

resume_document

恢复处理

delete_document

删除文档

检索

search

语义检索（含 LLM 摘要）

get_entity

查询知识图谱实体

outline

获取文档大纲

grep

关键词/正则检索

read_document

读取文档全文

模型

get_model_config

查看模型配置

update_model_config

更新模型设置

test_model_config

测试模型连通性

配置说明

所有配置通过环境变量：

变量

默认值

说明

SAG_API_URL

http://localhost:9002

SAG API 地址

SAG_TOKEN

（空=自动登录）

JWT Bearer token

SAG_LOGIN_NAME

Admin

登录用户名（token 为空时生效）

SAG_MCP_PORT

9003

HTTP 服务端口

客户端配置

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "sag": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
    }
  }
}

Cursor

~/.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "sag": {
      "type": "http",
      "url": "http://your-sag-host:9003/mcp/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <token>" }
    }
  }
}

Dify

  • 类型：Streamable HTTP

  • URL：http://your-sag-host:9003/mcp/

  • 请求头：Authorization: Bearer <token>

Docker 部署

与 SAG 一起以容器方式运行：

# 添加到 docker-compose.yml
services:
  mcp:
    build: .
    environment:
      SAG_API_URL: http://api:8000
      SAG_SECRET_KEY: ${SAG_SECRET_KEY}
    ports:
      - "9003:9003"
    command: ["sag-mcp-server", "http", "9003"]
    depends_on:
      api:
        condition: service_healthy

开发指南

git clone https://github.com/Zleap-AI/sag-mcp-server.git
cd sag-mcp-server
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 代码检查
ruff check src/

API 兼容性

需要 SAG v0.7.x+，支持以下接口：

  • POST /api/v1/auth/login — JWT 认证

  • GET/POST/DELETE /api/v1/sources — 信源增删改查

  • GET/POST/DELETE /api/v1/sources/{id}/documents — 文档增删改查

  • POST /api/v1/search — 语义检索

  • GET /api/v1/system/model-config — 模型配置

许可证

MIT License。详见 LICENSE。

This server cannot be installed

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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