Skip to main content
Glama

SAG MCP Server

Python 3.10+ License: MIT MCP

Inglés | 中文

Servidor MCP de lectura/escritura completo para la base de conocimiento de SAG. Expone 18 herramientas a través del transporte Streamable HTTP, compatible con Claude Desktop, Cursor, VS Code y cualquier cliente MCP.


Características

  • 18 herramientas: CRUD de fuentes/documentos, búsqueda semántica, consultas al grafo de conocimiento, configuración de modelos

  • Streamable HTTP: conéctate desde cualquier cliente MCP sin dependencias locales

  • Autenticación Bearer: autenticación con token JWT integrada

  • Cero configuración: funciona con una instancia de SAG en ejecución sin ajustes adicionales

Related MCP server: MCP RAG Server

Inicio rápido

1. Requisitos previos

Una instancia de SAG en ejecución (Docker o nativa). Consulta la guía de despliegue de SAG.

2. Instalación

pip install sag-mcp-server

O desde el código fuente:

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

3. Ejecutar

Modo HTTP (recomendado):

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

Modo stdio (para integración local):

sag-mcp-server stdio

4. Conectar desde Claude Desktop

Añade a claude_desktop_config.json:

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

Obtén un 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'])"

Herramientas

Categoría

Herramienta

Descripción

Fuentes

list_sources

Lista todas las fuentes de la base de conocimiento

create_source

Crea una nueva fuente

delete_source

Elimina una fuente y todos sus datos

Documentos

list_documents

Lista los documentos de una fuente

upload_document

Sube un archivo local (autoanaliza y extrae)

ingest_text

Escribe texto directamente (sin necesidad de archivo)

reprocess_document

Reprocesa un documento

pause_document

Pausa el procesamiento

resume_document

Reanuda el procesamiento

delete_document

Elimina un documento

Recuperación

search

Búsqueda semántica con resumen LLM

get_entity

Consulta una entidad del grafo de conocimiento

outline

Obtiene el esquema del documento

grep

Búsqueda por palabra clave o expresión regular

read_document

Lee el texto completo del documento

Configuración

get_model_config

Ver la configuración del modelo

update_model_config

Actualizar los ajustes del modelo

test_model_config

Probar la conectividad del modelo

Configuración

Toda la configuración se realiza mediante variables de entorno:

Variable

Por defecto

Descripción

SAG_API_URL

http://localhost:9002

URL base de la API de SAG

SAG_TOKEN

(vacío = auto-login)

Token Bearer JWT

SAG_LOGIN_NAME

Admin

Nombre de usuario (cuando el token está vacío)

SAG_MCP_PORT

9003

Puerto del servidor HTTP

Configuración del cliente

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

  • Tipo: Streamable HTTP

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

  • Cabecera: Authorization: Bearer <token>

Docker

Ejecuta como contenedor junto a SAG:

# 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

Desarrollo

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/

Compatibilidad de API

Requiere SAG v0.7.x+ con los siguientes endpoints:

  • POST /api/v1/auth/login — Autenticación JWT

  • GET/POST/DELETE /api/v1/sources — CRUD de fuentes

  • GET/POST/DELETE /api/v1/sources/{id}/documents — CRUD de documentos

  • POST /api/v1/search — Búsqueda semántica

  • GET /api/v1/system/model-config — Configuración del modelo

Licencia

Licencia MIT. Consulta LICENSE para más detalles.


中文文档

Inglés | 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。

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables document ingestion, semantic search, and retrieval-augmented generation via MCP tools and REST API, using vector embeddings and intelligent chunking.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables local knowledge base management with retrieval-augmented generation (RAG), providing semantic search, document reading, listing, and Q&A via MCP tools and REST endpoints, all running locally without cloud dependencies.
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables to build and query a knowledge base with retrieval-augmented generation, supporting document ingestion, hybrid search, and live data integration from external APIs via MCP tools.
    2
    -