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RAGFlow MCP

by oraichain
GitHub
Python
Apache 2.0
9
  • Linux
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Ragflow-MCP

Einfaches RAGFlow MCP. Nur nützlich, bis das RAGFlow-Team den offiziellen MCP-Server veröffentlicht

Installation

Wir bieten zwei Installationsmethoden an. Methode 2 (mit UV) wird für eine schnellere Installation und ein besseres Abhängigkeitsmanagement empfohlen.

Methode 1: Verwenden von conda

  1. Erstellen Sie eine neue Conda-Umgebung:
conda create -n ragflow_mcp python=3.12 conda activate ragflow_mcp
  1. Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git cd ragflow-mcp
  1. Installieren Sie Abhängigkeiten:
pip install -r requirements.txt

Methode 2: Verwenden von UV (empfohlen)

  1. Installieren Sie uv (ein schnelles Installations- und Resolverprogramm für Python-Pakete):
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/oraichain/ragflow-mcp.git cd ragflow-mcp
  1. Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie:
uv venv --python 3.12 source .venv/bin/activate # On Unix/macOS # Or on Windows: # .venv\Scripts\activate
  1. Installieren Sie Abhängigkeiten:
uv pip install -r pyproject.toml

Führen Sie MCP Server Inspector zum Debuggen aus

  1. Starten Sie den MCP-Server
  2. Starten Sie den Inspector mit dem folgenden Befehl:
# you can choose a different server SERVER_PORT=9000 npx @modelcontextprotocol/inspector

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

Ein einfacher temporärer MCP-Server für RAGFlow, der die Lücke überbrückt, bis eine offizielle Version veröffentlicht wird.

  1. Installation
    1. Methode 1: Verwenden von conda
    2. Methode 2: Verwenden von UV (empfohlen)
  2. Führen Sie MCP Server Inspector zum Debuggen aus

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    curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/oraichain/ragflow-mcp'

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