Ragtime 服务器端（MCP 服务实现）

关键词

Model Context Protocol工具调用动态路由自托管HTTP/stdio

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介 Ragtime 提供一个自托管的检索增强型后端服务，内置 MCP 服务端，用于向 LLM 客户端暴露工具、知识资源和提示模板，并通过 JSON-RPC 风格的 MCP 协议进行通信。支持 HTTP 流传输和 stdio 传输，便于在本地或私有网络中安全集成到现有的 AI 工作流中。

  • 主要功能点

    • MCP 核心能力暴露：暴露可注册和执行的工具（Tool）、可检索的知识资源（Resources）以及可渲染的 Prompt 模板（Prompts），并通过 MCP 客户端进行调用与渲染。
    • 动态工具发现与路由：工具通过数据库配置动态注册，支持基于健康检查的工具筛选与按路由策略的权限控制。
    • 多传输协议支持：HTTP/HTTPS 流式传输作为 MCP 服务器默认端点，另外提供 stdio（通过容器或本地启动）等本地传输模式以便与 Claude Desktop 等客户端对接。
    • 路由和权限控制：支持自定义路由、默认路由过滤器（LDAP 基于组的工具访问控制）、以及按工具集的权限过滤。
    • MCP 配置与管理接口：提供用于管理路由、工具、证书与安全策略的后端 API，便于运维与安全合规性管理。
    • 与 Ragtime 生态集成：MCP 服务端与 Ragtime 的其他模块（索引、工具执行器、认证、会话等）紧密耦合，提供统一的会话、鉴权与日志。

  • 安装与运行步骤

    1. 准备环境
      • 需要有 Docker/Docker Compose（或在容器化环境中直接运行 Python 应用）。确保网络可达性，必要时配置内部 DNS。
    2. 获取代码与依赖
      • 获取 Ragtime 源码，进入 Ragtime 项目目录，安装依赖（通常通过 Docker 镜像或本地 Python 环境安装）。
    3. 启动 MCP 服务器
      • 通过命令行直接启动（适用于本地开发/调试）： 运行 Ragtime MCP 服务的入口脚本，选择 stdio 传输。
      • 也可以通过 Docker Compose 方式启动 Ragtime 服务（包含 MCP、RAG API、数据库等组件）。
    4. 配置 MCP 客户端
      • MCP 客户端需要连接 Ragtime 的 MCP 端点（HTTP/stdio），并在设置中为 ragtime 指定服务器名称、连接方式与认证信息。
      • 如需要 HTTPS，请在环境中配置证书并开启 HTTPS。
    5. 验证与调试
      • 使用 Ragtime 提供的健康检查、日志输出以及 MCP 路线配置界面，确认工具和路由均可使用。
      • 通过客户端发起请求，观察响应和流式事件，确保工具调用、资源检索、Prompt 渲染均可工作。

  • 服务器配置（MCP 客户端所需的启动信息，示例以 STDIO 传输为主） 服务器名称（server_name）：ragtime 启动命令（command）：python 启动参数（args）：-m ragtime.mcp.server --transport stdio 说明：上述配置用于在本地或容器中以 STDIO 方式启动 MCP 服务端。若使用 HTTP/HTTPS 传输，请改为相应的启动参数并在 MCP 客户端提供对应的 URL、Headers（如需要 MCP-Password）等。

  • 基本使用方法

    • 启动后，MCP 服务端会对配置的 Tool、Resources、Prompts 进行注册并对外暴露能力。
    • 客户端通过 MCP HTTP 接入时，向 /mcp 端点发送请求，并接收 JSON-RPC 风格的响应与通知。
    • 客户端在需要本地化工具调用、检索知识或渲染 Prompts 时，向 Ragtime 提交相应的请求并处理返回结果。
    • 如有路由/权限需求，可在 Ragtime 的 Settings/UI 中配置默认路由、LDAP 组、以及每个工具的访问策略。

  • 备注

    • MCP 配置与权限管理在 Ragtime 的 Settings UI 中进行，数据库存储工具配置信息与路由策略，MCP 服务端根据配置暴露相应能力。
    • 服务器端对会话、认证、日志、以及工具健康状态有完善的处理逻辑，便于在企业环境中进行安全合规性运维。

服务器信息

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