MCP-сервер для интеграции LightRAG с инструментами искусственного интеллекта. Предоставляет унифицированный интерфейс для взаимодействия с API LightRAG через протокол MCP.

Описание

LightRAG MCP Server является мостом между API LightRAG и совместимыми с MCP клиентами. Он позволяет использовать возможности LightRAG (Retrieval-Augmented Generation) в различных инструментах ИИ, поддерживающих протокол MCP.

Ключевые особенности

• Информационный поиск: Выполнение семантических и ключевых запросов к документам
• Управление документами: загрузка, индексирование и отслеживание статуса документа
• Операции графа знаний: Управление сущностями и отношениями в графе знаний
• Мониторинг: Проверка состояния API LightRAG и обработки документов

Установка

Этот сервер предназначен для использования в качестве MCP-сервера и должен устанавливаться в виртуальной среде с использованием uv, а не как системный пакет.

Инсталляция для развития

Требования

• Python 3.11+
• Запуск API сервера LightRAG

Использование

LightRAG MCP-сервер поддерживает два режима транспортировки MCP:

• stdio (по умолчанию): запускается через конфигурационный файл клиента MCP (mcp-config.json)
• streamable-http: запускается как автономный HTTP-сервер для удалённых MCP-клиентов

Опции командной строки

LightRAG MCP Server

MCP server for integrating LightRAG with AI tools. Provides a unified interface for interacting with LightRAG API through the MCP protocol.

Description

LightRAG MCP Server is a bridge between LightRAG API and MCP-compatible clients. It allows using LightRAG (Retrieval-Augmented Generation) capabilities in various AI tools that support the MCP protocol.

Key Features

• Information Retrieval: Execute semantic and keyword queries to documents
• Document Management: Upload, index, and track document status
• Knowledge Graph Operations: Manage entities and relationships in the knowledge graph
• Monitoring: Check LightRAG API status and document processing

Installation

This server is designed to be used as an MCP server and should be installed in a virtual environment using uv, not as a system-wide package.

Development Installation

# Create a virtual environment
uv venv --python 3.11

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

Requirements

• Python 3.11+
• Running LightRAG API server

Usage

LightRAG MCP server supports two MCP transport modes:

• stdio (default): run through an MCP client configuration file (mcp-config.json)
• streamable-http: run as a standalone HTTP server for remote MCP clients

Command Line Options

LightRAG API connection:

• --host: LightRAG API host (default: localhost)
• --port: LightRAG API port (default: 9621, or 443 when --ssl is set)
• --api-key: LightRAG API key (optional)
• --ssl: Use HTTPS instead of HTTP (default: False)

MCP transport:

• --mcp-transport: MCP transport (stdio or streamable-http, default: stdio)
• --mcp-host: MCP HTTP host (default: 127.0.0.1)
• --mcp-port: MCP HTTP port (default: 8000)
• --mcp-streamable-http-path: Streamable HTTP endpoint path (default: /mcp)
• --mcp-stateless-http: Enable stateless Streamable HTTP mode (new session per request)
• --mcp-json-response: Return JSON responses instead of SSE for Streamable HTTP

Integration with LightRAG API

The MCP server requires a running LightRAG API server. Start it as follows:

# 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

Setting up as MCP server (stdio)

To set up LightRAG MCP as an MCP server, add the following configuration to your MCP client configuration file (e.g., mcp-config.json):

Using uvenv (uvx):

{
  "mcpServers": {
    "lightrag-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightrag_mcp",
        "--host",