de en es ja ko ru zh

SAG MCP Server

Name: SAG MCP Server
Author: guazixiong

by guazixiong

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Remote

SAG MCP Server

Python 3.10+ License: MIT MCP

English | 中文

Полнофункциональный MCP-сервер для базы знаний SAG. Предоставляет 18 инструментов через Streamable HTTP транспорт — совместим с Claude Desktop, Cursor, VS Code и любым MCP-клиентом.

Возможности

18 инструментов: CRUD для источников и документов, семантический поиск, запросы к графу знаний, конфигурация моделей
Streamable HTTP: подключение из любого MCP-клиента без локальных зависимостей
Bearer аутентификация: встроенная JWT-аутентификация
Нулевая настройка: работает с запущенным экземпляром SAG из коробки

Related MCP server: MCP RAG Server

Быстрый старт

1. Предварительные требования

Запущенный экземпляр SAG (Docker или нативная установка). См. руководство по развертыванию SAG.

2. Установка

pip install sag-mcp-server

Или из исходного кода:

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

3. Запуск

HTTP-режим (рекомендуется):

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

stdio-режим (для локальной интеграции):

sag-mcp-server stdio

4. Подключение из Claude Desktop

Добавьте в claude_desktop_config.json:

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

Получите токен:

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'])"

Инструменты

Категория	Инструмент	Описание
Источники	`list_sources`	Список всех источников базы знаний
	`create_source`	Создание нового источника
	`delete_source`	Удаление источника и всех его данных
Документы	`list_documents`	Список документов в источнике
	`upload_document`	Загрузка локального файла (авторазбор + извлечение)
	`ingest_text`	Запись текста напрямую (без файла)
	`reprocess_document`	Повторная обработка документа
	`pause_document`	Приостановка обработки
	`resume_document`	Возобновление обработки
	`delete_document`	Удаление документа
Поиск	`search`	Семантический поиск с LLM-резюме
	`get_entity`	Запрос сущности графа знаний
	`outline`	Получение структуры документа
	`grep`	Поиск по ключевым словам/регулярным выражениям
	`read_document`	Чтение полного текста документа
Модели	`get_model_config`	Просмотр конфигурации модели
	`update_model_config`	Обновление настроек модели
	`test_model_config`	Проверка подключения к модели

Конфигурация

Вся конфигурация через переменные окружения:

Переменная	Значение по умолчанию	Описание
`SAG_API_URL`	`http://localhost:9002`	Базовый URL API SAG
`SAG_TOKEN`	(пусто = автоматический вход)	JWT Bearer токен
`SAG_LOGIN_NAME`	`Admin`	Имя пользователя для входа (если токен пуст)
`SAG_MCP_PORT`	`9003`	Порт HTTP-сервера

Конфигурация клиентов

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

Тип: Streamable HTTP
URL: http://your-sag-host:9003/mcp/
Заголовок: Authorization: Bearer <token>

Docker

Запуск в контейнере вместе с 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

Разработка

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/

Совместимость с API

Требуется SAG v0.7.x+ со следующими конечными точками:

POST /api/v1/auth/login — JWT-аутентификация
GET/POST/DELETE /api/v1/sources — CRUD источников
GET/POST/DELETE /api/v1/sources/{id}/documents — CRUD документов
POST /api/v1/search — семантический поиск
GET /api/v1/system/model-config — конфигурация модели

Лицензия

Лицензия MIT. См. LICENSE.

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 deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityMaintained

ResponsivenessNo issues

Resources

GitHub Repository

Need Help?

Related Servers

Related MCP Connectors

Nebelus A
ai.nebelus.api
MCP facade over the Nebelus Construction API. ~48 tools give full agent build parity: create/update/probe agents, edit graphs, attach knowledge and vector stores, wire connectors, set governance policies and locked guardrails, enable grounding-trace, and read deployment wiring. Purpose-built for regulated industries: data residency is enforced per region (EU / GCC-KSA), with PII controls and an audit trail. Agents are created as drafts — no deploy tool is exposed over MCP by design; publishing happens in the Nebelus console.
Agent Orchestration Autonomous Agents Developer Tools
561
Knowledge Raven
com.knowledge-raven
Make your knowledge agent-ready. One MCP endpoint, 5 connectors, 3 search modes.
RAG Systems Knowledge & Memory Search
2
brainatticOAuth
ai.brainattic
The knowledge base your AI reads and writes, under your rules — over MCP, EU-hosted.
Knowledge & Memory Search
2
Algenta MCP Server A
io.github.thyn-ai
Governed data discovery, exact queries, decisions, simulations, and runtime utilities over MCP.
Data Platforms Search RAG Systems
1402

Related MCP Servers

Daniel LightRAG MCP Server
RAG Systems Knowledge & Memory Documentation Access
desimpkins
A
license
Not graded
quality
F
maintenance
A comprehensive MCP server that provides full integration with LightRAG API, offering 22 tools across document management, querying, knowledge graph operations, and system management.
Updated a year ago (2025-08-22 02:52 UTC)
37
MIT
MCP RAG Server
RAG Systems Vector Databases
amaralphp
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.
Updated 2 months ago (2026-07-28 13:03 UTC)
MIT
fayna-rag-mcpofficial
RAG Systems Search
fayna-digital
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.
Updated a month ago (2026-08-28 21:46 UTC)
MIT
kb-mcp-server
RAG Systems AI & Machine Learning Customer Support
Doy369
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.
Updated 8 days ago (2026-09-30 06:52 UTC)
2
-

SAG MCP Server

Возможности

Быстрый старт

1. Предварительные требования

2. Установка

3. Запуск

4. Подключение из Claude Desktop

Инструменты

Конфигурация

Конфигурация клиентов

Claude Desktop

Cursor

Dify

Docker

Разработка

Совместимость с API

Лицензия

中文文档

特性

快速开始

1. 前提条件

2. 安装

3. 启动

4. 连接 Claude Desktop

工具清单

配置说明

客户端配置

Claude Desktop

Cursor

Dify

Docker 部署

开发指南

API 兼容性

许可证

Maintenance

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Daniel LightRAG MCP Server

MCP RAG Server

fayna-rag-mcpofficial

kb-mcp-server