Ragflow Knowledge MCP Server

🚀 RAGFlow 知識庫 MCP 服務器配置指南

RAGFlow 是一個基於大語言模型的問答系統，藉助自然語言為用戶提供知識檢索與問題解答服務。為保障 RAGFlow 正常運行，需正確配置 MCP（Message Control Plane）服務器。本文將詳細闡述 RAGFlow 知識庫 MCP 服務器的配置方法。

🚀 快速開始

安裝與依賴

安裝 Python

確保已安裝最新版本的 Python 3：

python --version

若需安裝，可訪問 Python 官方網站。

安裝 pip

確保 pip 已安裝並更新至最新版本：

pip install --upgrade pip

安裝依賴項

運行以下命令，安裝 RAGFlow 知識庫 MCP 服務器所需的依賴包：

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 文件應涵蓋所有必要的 Python 包。

配置 MCP 服務器

下載配置文件

從 RAGFlow 官方網站下載 MCP 服務器的配置文件，通常命名為 config.yaml。

修改配置文件

依據實際需求修改 config.yaml 文件。以下為示例配置：

server:
  name: "RAGFlow Knowledge Base"
  transport: "stdio"  # 或者選擇 "sse"
  sse_port: 41106
  timeout: 60
  log:
    console_enabled: true
    file_enabled: true
    log_level: "INFO"
    log_file: "~/logs/mcp.log"

啟動 MCP 服務器

運行以下命令啟動 MCP 服務器：

python mcp_server.py --config config.yaml

若使用 stdio 模式，可通過標準輸入與服務器交互。

使用 RAGFlow 知識庫

創建知識庫

使用 RAGFlow 提供的工具創建或導入知識庫：

ragflow create-knowledge-base --name my_knowledge_base

導入數據

將文檔或數據導入知識庫：

ragflow import --knowledge-base my_knowledge_base --documents /path/to/documents

進行問答

通過 MCP 服務器進行問答：

curl -X POST http://localhost:41106/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "有什麼問題？"}'

高級配置

日誌配置

通過環境變量或 config.yaml 文件配置日誌輸出：

export SIMP_LOGGER_LOG_LEVEL="DEBUG"
export SIMP_LOGGER_LOG_FILE="/path/to/mcp.log"

擴展配置

若需擴展功能，可參考 RAGFlow 的插件機制或聯繫官方支持團隊。

故障排除

檢查日誌

查看日誌文件以獲取更多信息：

tail -f ~/logs/mcp.log

更新依賴

確保所有依賴項已更新到最新版本：

pip install --upgrade .

聯繫支持

若問題仍未解決，請聯繫 RAGFlow 支持團隊。

🔚 結語

按照以上步驟操作，您可成功配置並運行 RAGFlow 知識庫 MCP 服務器。如有任何疑問或需進一步幫助，請參考官方文檔或聯繫技術支持。