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MCP Server · 数据服务

MCP Lightrag

LightRAG MCP Server是一个模型上下文协议服务器,使AI助手能够与LightRAG知识图谱进行交互,支持文档查询、实体管理和语义关系构建。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 18
知识图谱PythonClaude搜索Claude Desktop

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作者 / 组织
enriquecatala
提供方
enriquecatala
运行时
Python

工具数量

18

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资源数量

0

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提示词数量

0

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6

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Lightrag 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 18 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run mcp-lightrag --host localhost --port 9621

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 18 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

LightRAG MCP服务器

模型上下文协议(MCP)服务器,使AI助手能够与 LightRAG 知识图谱。通过标准化的工具界面查询文档、管理实体和构建语义关系。 针对黑曜石拱顶进行了优化:内置的智能追加销售和文档跟踪功能使其非常适合需要同步和推理不断发展的黑曜石知识库的代理。

特性

  • 智能更新:智能 upsert 检测文档更改的逻辑,跳过冗余上传,仅在必要时重新索引
  • 知识图查询:在索引文档中执行语义、关键字或混合搜索
  • 文件摄入:将文本、文件或整个目录添加到知识库中
  • 实体管理:在图中创建、更新、合并和删除实体
  • 关系处理:定义和修改实体之间的连接
  • 强大的连接性:带指数退避的自动重试,用于可靠的API通信
  • 灵活的配置:通过环境变量或命令行参数设置选项

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/enriquecatala/mcp-lightrag.git
cd mcp-lightrag

# Install dependencies
uv sync

快速开始

  1. 启动LightRAG服务器 (必须在MCP服务器之前运行)
  1. 启动MCP服务器:
   uv run mcp-lightrag --host localhost --port 9621
  1. 连接您的AI助手 通过MCP协议(stdio传输)

配置

选项环境变量默认值描述
--hostLIGHTRAG_HOSTlocalhostLightRAG API主机
--portLIGHTRAG_PORT9621LightRAG API端口
--api-keyLIGHTRAG_API_KEY*(无)*可选API密钥
--log-level—INFO记录冗长

设置为MCP服务器

要将此服务器与MCP客户端(如Claude Desktop)集成,请将以下配置添加到您的 mcp-server-config.json 键入您的设置文件。此配置使用 uv 从源目录运行服务器。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-lightrag": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/mcp-lightrag",
        "run",
        "mcp-lightrag",
        "--host",
        "localhost",
        "--port",
        "9621"
      ],
      "env": {
        "LIGHTRAG_API_KEY": "optional_api_key"
      }
    }
  }
}
备注:替换 /absolute/path/to/mcp-lightrag 包含克隆此存储库的实际完整路径。

智能文档处理

该服务器以智能 Upert机制 非常适合与保持同步 黑曜石拱顶 或其他本地知识库:

  • 新建文件 → 立即上传和索引。
  • 未更改的文件 → 检测相同的内容并跳过(节省时间和资源)。
  • 已修改文件 → 自动删除旧版本并为新版本建立索引。

这允许代理有效地“监视”文件夹,并在不进行冗余处理的情况下保持RAG知识图的最新状态。

可用工具

搜索与查询

  • query_knowledge_graph --执行专门的RAG查询(混合、语义、关键字等),根据您的数据回答问题。

文档管理

  • ingest_text --将原始文本内容直接索引到图形中。
  • ingest_file --索引特定的本地文件(需要绝对路径)。
  • upload_and_index --将文件上传到服务器进行索引(处理传输)。
  • ingest_batch --使用模式过滤对目录进行递归扫描和索引。
  • upsert_document --智能文档上传:创建新文档、跳过相同文档或更新修改后的文档。
  • find_document --按文件名搜索文档以检查状态和详细信息。
  • get_latest_documents --检索最近更新的文档的分页列表。
  • list_all_docs --列出系统中的所有文档(警告:对于大型数据集可能很慢)。
  • check_indexing_status --检查后台索引管道是空闲还是繁忙。

图的运算

  • create_entities --手动插入新实体。
  • modify_entities --更新现有实体的属性。
  • remove_entities --删除特定实体。
  • unify_entities --将多个实体合并为一个规范实体。
  • connect_entities --创建或更新实体之间的关系。
  • purge_by_document --删除文档并从图形中删除其所有关联数据。
  • get_graph_metadata --探索图形模式(可用节点标签和关系类型)。

系统

  • verify_server_health -检查LightRAG API是否可访问且运行正常。

发展

# Install dev dependencies
uv sync --all-extras

# Run tests
uv run python -m pytest

# Lint code
uv run ruff check src/

出版

要将新版本发布到PyPI,请执行以下操作:

  1. 更新中的版本 pyproject.toml.
  2. 构建包:
   uv run python -m build
  1. 上载到PyPI(需要PyPI API令牌):
   uv run twine upload dist/*

更新客户端

如果LightRAG API发展,您可以使用 openapi-python-client。确保您的LightRAG服务器正在运行(例如,在 http://localhost:9621),然后运行:

uv tool run openapi-python-client generate \
  --url http://localhost:9621/openapi.json \
  --output-path src/mcp_lightrag/client/light_rag_server_api_client \
  --meta none \
  --overwrite

这将更新中的客户端代码 src/mcp_lightrag/client/light_rag_server_api_client 基于最新的OpenAPI规范。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

18

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

知识图谱Python本地部署AI交互文档管理语义搜索实体管理

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 18 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Lightrag 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run mcp-lightrag --host localhost --port 9621,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Lightrag 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Lightrag 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Lightrag 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Lightrag 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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