Multi Tenant Rag MCP Server

协作RAG MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，提供具有多租户支持的检索增强生成（RAG）功能。

特性

• 多租户RAG：支持多个独立租户
• 文档上传：通过文件路径或base64编码上传文档
• 矢量搜索：使用OpenAI嵌入和FAISS进行相似性搜索
• 多种格式：支持PDF、DOCX和纯文本文件
• MCP集成：适用于兼容MCP的客户端，如Claude Desktop

设置

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 在中设置OpenAI API密钥 .env:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

用法

与Cline整合

要将此MCP服务器与Cline一起使用：

1. 克隆或下载此存储库 到您的本地计算机
2. 安装依赖项 如上文所示
3. 配置Cline 要使用此MCP服务器，请将其添加到MCP配置中：

选项1：使用mcp.json（推荐）

复制提供的 mcp.json 将文件添加到Cline配置目录，或将此服务器添加到现有的MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "collaborative-rag": {
      "command": "python",
      "args": ["server.py"],
      "cwd": "/path/to/collaborative-rag-mcp-server",
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

选项2：直接临床配置

在Cline的设置中，添加此MCP服务器：

• 服务器名称: collaborative-rag
• 命令: python
• 参数: ["server.py"]
• 工作目录: /path/to/collaborative-rag-mcp-server
• 环境变量: OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

1. 重新启动Cline 加载新的MCP服务器
2. 使用工具 在您的Cline对话中：

- create_tenant -为文档隔离创建新租户 - upload_document -上传文档（PDF、DOCX、TXT） - query -询问有关上传文档的问题 - list_documents -列出租户的文档

作为独立的MCP服务器

为其他MCP客户端运行服务器：

python server.py

直接使用Python

看 demo.py 完整示例：

from server import create_tenant, upload_document, query
from server import CreateTenantParams, UploadParams, QueryParams
import base64, json

# 1. Create tenant
res = create_tenant(CreateTenantParams(name="my-tenant"))
tenant_name = json.loads(res.content[0].text)["tenant_name"]

# 2. Upload document
with open("document.txt", "rb") as f:
    b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

upload_document(UploadParams(
    tenant_id=tenant_name,
    filename="document.txt",
    mime_type="text/plain",
    base64=b64
))

# 3. Query
result = query(QueryParams(
    tenant_id=tenant_name,
    question="What is this document about?",
    top_k=5
))

answer = json.loads(result.content[0].text)
print(answer["answer"])

演示

运行演示以查看系统运行情况：

python demo.py

这将：

1. 创建租户
2. 上传包含3个事实的文档
3. 就每个事实提问
4. 显示人工智能生成的答案

可用工具

• create_tenant：创建新租户
• upload_document：上传和处理文件
• query：询问有关上传文档的问题
• list_documents：列出租户的文档

可用资源

• rag://{tenant_id}/documents：租户的文件列表
• rag://{tenant_id}/doc/{document_id}：特定文件的大块

建筑

• 数据库：存储租户、文档、块和矢量元数据
• 费斯：用于快速相似性搜索的内存向量索引
• OpenAI：嵌入和聊天完成
• FastMCP：MCP服务器框架