🚀 RAGFlow知识库对话服务器
RAGFlow API 知识库对话服务器可用于搜索知识库和进行聊天，为用户提供便捷的知识查询与交流体验。
🚀 快速开始
下载文档
可通过以下命令下载 MCP 开发文档和 RAGFlow API 参考：
wget https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt -O docs/mcp-llms-full.txt
wget https://github.com/infiniflow/ragflow/raw/refs/heads/main/docs/references/python_api_reference.md -O docs/ragflow-python_api_reference.md
安装
GitHub Copilot
在 .vscode/mcp.json 中进行如下配置：
{
"servers": {
"ragflow-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"ragflow-mcp-server",
"--api-key=ragflow-dhMzViYzJlMTM1NjExZjBiNWU5MDI0Mm",
"--base-url=http://172.16.33.66:8060"
]
}
}
}
Continue
在 config.yaml 中进行如下配置：
mcpServers:
- name: RAGFlow Server
command: uvx
args:
- ragflow-mcp-server
- --api-key
- ragflow-dhMzViYzJlMTM1NjExZjBiNWU5MDI0Mm
- --base-url
- http://172.16.33.66:8060
Claude Desktop
- 在 MacOS 上：配置文件路径为
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - 在 Windows 上：配置文件路径为
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%
开发/未发布的服务器配置
``` "mcpServers": { "ragflow-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/junjian/GitHub/wang-junjian/ragflow-mcp-server", "run", "ragflow-mcp-server" ] } } ```发布版服务器配置
``` "mcpServers": { "ragflow-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "ragflow-mcp-server", "--api-key=your_api_key_here", "--base-url=http://your_base_url_here" ] } } ```✨ 主要特性
组件 - 工具
-
list_datasets
- 功能：列出所有数据集。
- 返回：数据集的 ID 和名称。
-
create_chat
- 功能：创建一个新的聊天助手。
- 输入：
name：聊天助手的名称。dataset_id：数据集的 ID。
- 返回：创建的聊天助手的 ID、名称和会话 ID。
-
chat
- 功能：与聊天助手进行对话。
- 输入：
session_id：聊天助手的会话 ID。question：提问内容。
- 返回：聊天助手的回答。
📚 详细文档
- RAGFlow Python API 参考
- 模型上下文协议
🔧 技术细节
开发
构建和发布
- 同步依赖：
uv sync
- 安装依赖：
uv install
- 运行测试：
uv test
- 打包：
uv package
调试
使用 MCP 调试工具进行调试：
npm install -g @mcp/debugger
mcp-debugger
通过这些步骤，您可以轻松集成和使用 RAGFlow 知识库对话服务器到您的项目中。