MAF GraphRAG Part 2: MCP 服务器
使用说明（Markdown 格式）：
- 项目简介
- 这是 MAF + GraphRAG 系列的 Part 2：MCP 服务器实现。通过 FastMCP 将 GraphRAG 的查询能力暴露为可被 AI 客户端通过 MCP 协议访问的服务器端接口，包含本地搜索、全局搜索、实体列表与实体详情等工具。
- 主要功能点
- 提供 FastMCP 服务器对象，支持通过 HTTP/Streamable HTTP 传输。
- 暴露 MCP 工具端点，包括：
- search_knowledge_graph（总入口，支持 local/global 调用）
- local_search（实体级别搜索）
- global_search（面向主题的全局搜索）
- list_entities（浏览实体）
- get_entity（实体详情）
- 服务器与 MCP Inspector 结合使用，便于调试和交互测试。
- 与 GraphRAG 的数据输出结构对接，能够从 GraphRAG 的 output 目录加载 Parquet 文件，提供检索上下文和来源信息。
- 支持跨浏览器的 CORS，方便前端/浏览器或其他客户端访问。
- 安装步骤
- 安装依赖：使用 Poetry 安装项目依赖
- poetry install
- 环境变量配置（需要 Azure/OpenAI 相关凭据等，详见 .env 示例）
- 典型情况下需要配置图谱数据、Azure OpenAI 相关信息等。
- 启动 MCP 服务器
- poetry run python run_mcp_server.py
- 服务器启动后默认监听本地地址 http://127.0.0.1:8011/mcp，具体端口请以运行时输出为准。
- 使用 MCP Inspector 进行测试
- npx @modelcontextprotocol/inspector
- 在 Inspector 中将传输协议设置为 Streamable HTTP，URL 设置为 http://localhost:8011/mcp，连接后即可看到可用工具及其参数。
- 安装依赖：使用 Poetry 安装项目依赖
- 服务器配置（客户端使用信息，JSON 形式，供 MCP 客户端参考；注：客户端配置在此处为示例，实际客户端连接可参考仓库提供的服务器地址）
{
"server_name": "graphrag-mcp",
"command": "poetry run python -m mcp_server.server",
"args": []
}
说明：
- server_name 与服务器标识保持一致，clients 用于显示和日志记录。
- command 为启动服务器的命令，args 为空表示直接启动。
- 基本使用方法
- 使用 MCP Inspector 或其他 MCP 客户端连接后，选定工具：
- search_knowledge_graph：输入查询、选择 local/global 等参数，获取整合的回答和上下文。
- local_search：针对具体实体的问题（如人员、项目等）的局部检索。
- global_search：针对组织层面的主题性检索。
- list_entities / get_entity：浏览和查询具体实体信息。
- 数据来源与上下文：服务器会返回答案、上下文信息以及来源文本片段，便于审计与追溯。
- 使用 MCP Inspector 或其他 MCP 客户端连接后，选定工具：