Skip to main content
Glama
oraichain

RAGFlow MCP

by oraichain

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

Maintenance

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    A complete MCP server for Retrieval-Augmented Generation with file management and vector memory for agents. Supports multiple document formats (PDF, DOCX, TXT, MD, CSV, JSON) with semantic search using Hugging Face embeddings and ChromaDB for efficient vector storage.
    11
    9
    1
    MIT
  • F
    license
    B
    quality
    C
    maintenance
    A fixed MCP server that interacts with RAGFlow for dataset management and chat operations, handling legacy endpoint errors and providing a fallback to OpenAI-compatible endpoints.
    5
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that indexes documents and serves relevant context to LLMs via Retrieval Augmented Generation (RAG).
    245
    36
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud

  • MCP server for GLM chat completions using Zhipu AI models via AceDataCloud

  • MCP server for Hailuo (MiniMax) AI video generation

View all MCP Connectors

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