# Установка зависимостей через uv (рекомендуется)
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate   # Windows

uv pip install -e .

cp .env.example .env

# Обязательные параметры
R2R_BASE_URL=http://localhost:7272
R2R_API_KEY=your_actual_api_key_here

# Рекомендуется: включить экспериментальный парсер (лучшая совместимость с OpenAPI 3.1)
FASTMCP_EXPERIMENTAL_ENABLE_NEW_OPENAPI_PARSER=true

# Опциональные параметры производительности
R2R_TIMEOUT=30.0              # Таймаут запросов (секунды)
DEBUG_LOGGING=false           # Детальное логирование для отладки

# ✅ ПРАВИЛЬНО - без кавычек, без "Bearer"
R2R_API_KEY=your_actual_api_key_here

# ❌ НЕПРАВИЛЬНО - с кавычками
R2R_API_KEY="your_actual_api_key_here"

# ❌ НЕПРАВИЛЬНО - со словом Bearer
R2R_API_KEY=Bearer your_actual_api_key_here

./start.sh
# или
make run

# Экспортируем переменные из .env
set -a && source .env && set +a

# Запускаем сервер
uv run python -m src.server

./start.sh http 8000
# или
make run-http

# Экспортируем переменные из .env
set -a && source .env && set +a

# Запускаем HTTP сервер
uv run python -m src.server http 8000

{
  "mcpServers": {
    "r2r": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/fastmcp-r2r-openapi-integration",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "src.server"
      ],
      "env": {
        "R2R_BASE_URL": "http://localhost:7272",
        "R2R_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

# Через MCP клиент
result = await client.call_tool("search_chunks", {
    "query": "machine learning",
    "limit": 5
})

# Как Resource
content = await client.read_resource("uri://r2r/documents/uuid-here")

# Tool для граф знаний
result = await client.call_tool("extract_entities_from_document", {
    "id": "document-uuid"
})

# Проверка кода
uv run ruff check .

# Автоисправление
uv run ruff check --fix .

# Форматирование
uv run ruff format .

curl -o openapi.json http://localhost:7272/openapi.json

# src/r2r_typed.py - Type-safe wrapper around httpx
from src.r2r_typed import R2RTypedClient

_client = httpx.AsyncClient(auth=DynamicBearerAuth())
r2r = R2RTypedClient(_client)  # ← Typed wrapper

# Type-safe search with autocomplete
results = await r2r.search(
    query="machine learning",
    limit=10,
    use_hybrid_search=True  # ← IDE autocomplete!
)

.
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py          # Основной MCP сервер (использует R2RTypedClient)
│   ├── r2r_typed.py       # Type-safe wrapper (NEW)
│   └── pipelines.py       # Pipeline compositions
├── scripts/               # Standalone scripts с R2RClient (NEW)
│   ├── README.md          # Документация scripts
│   ├── batch_ingest.py    # Batch document upload
│   └── search_cli.py      # Interactive search CLI
├── docs/
│   ├── R2R_CLIENT_ANALYSIS.md       # R2RClient vs httpx analysis (NEW)
│   ├── R2R_FASTMCP_INTEGRATION.md   # Integration guide (NEW)
│   ├── INTEGRATION_QUICKSTART.md    # Quick start guide (NEW)
│   ├── DEPLOYMENT.md      # Руководство по деплою
│   ├── QUICKSTART.md      # Быстрый старт
│   └── SUMMARY.md         # Обзор проекта
├── requirements.txt       # Python зависимости
├── pyproject.toml         # Конфигурация проекта (uv + ruff)
├── Makefile               # Удобные команды
├── CLAUDE.md              # Память для Claude Code
├── LICENSE                # MIT License
├── README.md              # Эта документация
├── .env.example           # Шаблон конфигурации
├── .gitignore             # Git игнорирование
└── openapi.json           # R2R OpenAPI спецификация