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开发 RAGFlow MCP Server

开发

这是第一次开发 MCP Server，想着使用智能编码工具（GitHub Copilot、Cursor、Trae）进行氛围编程，发现真不容易，Claude 3.7 sonnet 效果不错，在 GitHub Copilot 没用多长时间超限制了；Cursor 没有达到之前那种随心的效果；Trae 要排长队，太有挫败感了。于是，开始了以人编码为主，大模型辅助的开发过程。

MCP Server 的工作流程

  1. 初始化：加载环境变量，初始化 RAGFlow 客户端。
  2. 工具注册：定义工具列表，描述工具的输入/输出。
  3. 工具逻辑：实现工具的具体调用逻辑。
  4. 服务器启动：通过 stdio 启动 MCP Server 并监听请求。

创建 RAGFlow MCP Server 项目

uvx create-mcp-server \
    --path ragflow-mcp-server \
    --name ragflow-mcp-server \
    --version 0.1.0 \
    --description "RAGFlow MCP Server" \
    --no-claudeapp
cd ragflow-mcp-server
uv sync --dev --all-extras
uv add ragflow-sdk

下载 MCP 开发文档和 RAGFlow Python API 文档

ragflowmcp-serverragflow-sdkmcpraggithub-copilotcontinueclineuvpypi