简易 RAGFlow MCP。仅在 RAGFlow 团队发布官方 MCP 服务器之前有效
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。
创建一个新的 conda 环境：
conda create -n ragflow_mcp python=3.12
conda activate ragflow_mcp克隆存储库：
git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git
cd ragflow-mcp安装依赖项：
pip install -r requirements.txt安装 uv（快速 Python 包安装程序和解析器）：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh克隆存储库：
git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git
cd ragflow-mcp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安装依赖项：
uv pip install -r pyproject.toml启动 MCP 服务器
使用以下命令启动检查器：
# you can choose a different server
SERVER_PORT=9000 npx @modelcontextprotocol/inspectorThis server cannot be deployed
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
MCP server for OpenAI API (chat completions, image generation, embeddings) via AceDataCloud
