RAGFlow 知识库 MCP 服务器配置指南

前言

RAGFlow 是一个基于大语言模型的问答系统，旨在帮助用户通过自然语言进行知识检索和问题解答。为了使 RAGFlow 正常运行，需要正确配置 MCP（Message Control Plane）服务器。本文将详细介绍如何配置 RAGFlow 知识库 MCP 服务器。

1. 安装与依赖

1.1. 安装 Python

确保安装了最新版本的 Python 3：

python --version

如果需要安装，请访问 Python 官方网站。

1.2. 安装 pip

确保 pip 已安装并更新到最新版本：

pip install --upgrade pip

1.3. 安装依赖项

运行以下命令安装 RAGFlow 知识库 MCP 服务器所需的依赖包：

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 文件应包含所有必要的 Python 包。

2. 配置 MCP 服务器

2.1. 下载配置文件

从 RAGFlow 官方网站下载 MCP 服务器的配置文件，通常命名为 config.yaml。

2.2. 修改配置文件

根据实际需求修改 config.yaml 文件。以下是一个示例配置：

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

2.3. 启动 MCP 服务器

运行以下命令启动 MCP 服务器：

python mcp_server.py --config config.yaml

如果使用 stdio 模式，可以通过标准输入与服务器交互。

3. 使用 RAGFlow 知识库

3.1. 创建知识库

使用 RAGFlow 提供的工具创建或导入知识库：

ragflow create-knowledge-base --name my_knowledge_base

3.2. 导入数据

将文档或数据导入知识库：

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

3.3. 进行问答

通过 MCP 服务器进行问答：

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

4. 高级配置

4.1. 日志配置

通过环境变量或 config.yaml 文件配置日志输出：

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

4.2. 扩展配置

如果需要扩展功能，可以参考 RAGFlow 的插件机制或联系官方支持团队。

5. 故障排除

5.1. 检查日志

查看日志文件以获取更多信息：

tail -f ~/logs/mcp.log

5.2. 更新依赖

确保所有依赖项已更新到最新版本：

pip install --upgrade .

5.3. 联系支持

如果问题仍未解决，请联系 RAGFlow 支持团队。

结语

通过以上步骤，您可以成功配置并运行 RAGFlow 知识库 MCP 服务器。如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请参考官方文档或联系技术支持。