lightrag-mcp
LightRAG MCP Serverは、LightRAG APIとMCP互換クライアントの間のブリッジとして機能します。このサーバーは、情報検索、ドキュメント管理、知識グラフ操作、APIの監視などの機能を提供し、AIツールとの統合を容易にします。
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24
イシュー
3
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Python 3.11+Running LightRAG API serverインストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Python: 3.11以上
LightRAG APIサーバー: 実行中であること
インストール手順
1. 仮想環境の作成
bash
uv venv --python 3.11
2. 開発モードでパッケージをインストール
bash
uv pip install -e .
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Pythonのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。 問題: LightRAG APIが実行されていない 解決策: LightRAG APIサーバーが正しく起動していることを確認してください。設定方法
設定方法
MCPクライアント設定
MCPクライアント設定ファイル（例:mcp-config.json）に以下の設定を追加します：
json
{
"mcpServers": {
"lightrag-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"lightrag_mcp",
"--host",
"localhost",
"--port",
"9621",
"--api-key",
"your_api_key"
]
}
}
}
詳細設定
APIキーは安全な方法で管理してください。
サーバーのホスト名やポート番号を必要に応じて変更してください。
使用例
使用例
基本的な使用方法
LightRAG APIの起動
bash
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
MCPサーバーの起動
bash
uv run src/lightrag_mcp/main.py --host localhost --port 9621 --api-key your_api_key
プログラムでの使用
python
import requests
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:9621/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
result = call_mcp_tool('analyze', {'input': 'sample data'})
print(result)
使用ケース
AIツールでの情報検索を行うために、LightRAG MCP Serverを使用してドキュメントを検索する。
ドキュメントをアップロードし、インデックスを作成して、後で簡単にアクセスできるようにする。
知識グラフを使用して、エンティティ間の関係を管理し、分析する。
APIのステータスを監視し、システムの健全性を確認する。
追加リソース
作者情報
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