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检索增强生成服务

LightRAG MCP Server是一个连接LightRAG API与MCP兼容客户端的桥梁，提供文档检索、知识图谱管理和AI工具集成功能。

  • by a-earthperson
  • Python
  • 混合部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 a-earthperson/lightrag-mcp

使用说明

LightRAG MCP服务器

MCP服务器，用于将LightRAG与AI工具集成。为通过MCP协议与LightRAG API交互提供统一的接口。

描述

LightRAG MCP服务器是LightRAG API和兼容MCP的客户端之间的桥梁。它允许在支持MCP协议的各种AI工具中使用LightRAG（检索增强生成）功能。

主要特点

  • 信息检索：对文档执行语义和关键字查询
  • 文档管理：上传、索引和跟踪文档状态
  • 知识图谱操作：管理知识图谱中的实体和关系
  • 监控：检查LightRAG API状态和文档处理

安装

此服务器旨在用作MCP服务器，应使用uv安装在虚拟环境中，而不是作为全系统软件包。

开发安装

# Create a virtual environment
uv venv --python 3.11

# Install the package in development mode
uv pip install -e .

需求

  • Python 3.11+
  • 运行LightRAG API服务器

Docker和Docker Compose

该回购提供 Dockerfile 对于MCP服务器和 docker-compose.yml 它同时运行LightRAG和MCP服务器。

快速入门（Docker Compose）

docker compose up -d --build
docker compose ps

MCP端点： http://localhost:8000/
LightRAG API： http://localhost:9621/

用法

LightRAG MCP服务器支持两种MCP传输模式：

  • stdio（默认）：运行MCP客户端配置文件(mcp-config.json)
  • 可流式传输http：作为远程MCP客户端的独立HTTP服务器运行

命令行选项

LightRAG API连接：

  • --host：LightRAG API主机（默认值：localhost）
  • --port：LightRAG API端口（默认值：9621）
  • --api-key：LightRAG API密钥（可选）

MCP传输：

  • --mcp-transport：MCP传输(stdio 或 streamable-http，默认值：stdio）
  • --mcp-http-host：MCP HTTP主机（默认值：127.0.0.1）
  • --mcp-http-port：MCP HTTP端口（默认值：8000）
  • --mcp-http-path：MCP HTTP基/装载路径（默认值：/）
  • --mcp-http-stateless：启用无状态HTTP模式（每个请求一个新会话）
  • --mcp-http-json-response：返回JSON响应，而不是HTTP的SSE

与LightRAG API集成

MCP服务器需要运行LightRAG API服务器。按如下方式启动：

# Create virtual environment
uv venv --python 3.11

# Install dependencies
uv pip install -r LightRAG/lightrag/api/requirements.txt

# Start LightRAG API
uv run LightRAG/lightrag/api/lightrag_server.py --host localhost --port 9621 --working-dir ./rag_storage --input-dir ./input --llm-binding openai --embedding-binding openai --log-level DEBUG

设置为MCP服务器（stdio）

要将LightRAG MCP设置为MCP服务器，请将以下配置添加到MCP客户端配置文件中（例如。， mcp-config.json):

使用uvenv（uvx）：

{
  "mcpServers": {
    "lightrag-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightrag_mcp",
        "--host",
        "localhost",
        "--port",
        "9621",
        "--api-key",
        "your_api_key"
      ]
    }
  }
}

发展

{
  "mcpServers": {
    "lightrag-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/lightrag_mcp",
        "run",
        "src/lightrag_mcp/main.py",
        "--host",
        "localhost",
        "--port",
        "9621",
        "--api-key",
        "your_api_key"
      ]
    }
  }
}

替换 /path/to/lightrag_mcp 使用lightrag mcp目录的实际路径。

通过流式HTTP（独立服务器）运行

当您需要远程访问或希望在HTTP基础架构后托管MCP服务器时，请使用此选项：

uv run src/lightrag_mcp/main.py \
  --mcp-transport streamable-http \
  --mcp-http-host 0.0.0.0 \
  --mcp-http-port 8000 \
  --mcp-http-path /mcp \
  --host localhost \
  --port 9621 \
  --api-key your_api_key

MCP客户端应连接到： http://localhost:8000/mcp

Docker运行时配置

提供以下秘密 LIGHTRAG_API_KEY 在运行时（不在图像中）：

docker build -t lightrag-mcp:local .
docker run --rm -it --env-file docker/mcp-example.env lightrag-mcp:local

可用的MCP工具

文档查询

  • query_document：通过LightRAG API执行对文档的查询

文档管理

  • insert_document：将文本直接添加到LightRAG存储中
  • upload_document：将文档从文件上传到/input目录
  • insert_file：将文档从文件直接添加到存储中
  • insert_batch：从目录中添加一批文档
  • scan_for_new_documents：开始扫描/input目录以查找新文档
  • get_documents：获取所有上传文档的列表
  • get_pipeline_status：获取管道中文档处理的状态

知识图谱操作

  • get_graph_labels：从知识图中获取标签（节点和关系类型）
  • create_entities：在知识图中创建多个实体
  • edit_entities：编辑知识图中的多个现有实体
  • delete_by_entities：按名称从知识图中删除多个实体
  • delete_by_doc_ids：删除与多个文档关联的所有实体和关系
  • create_relations：在知识图中的实体之间创建多个关系
  • edit_relations：编辑知识图中实体之间的多个关系
  • merge_entities：通过关系迁移将多个实体合并为一个

监控

  • check_lightrag_health：检查LightRAG API状态

发展

安装开发依赖项

uv pip install -e ".[dev]"

运行过梁

ruff check src/
mypy src/

许可证

麻省理工学院

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