mcp-rag 0.6.2

基于mcp的rag服务

MCP-RAG

面向 AI 客户端的服务优先 RAG 服务。

当前主形态是：

• FastAPI HTTP 服务
• Streamable HTTP MCP 端点
• 基于 Chroma 的多集合检索
• HTTP / MCP 共用运行时、鉴权、限流、配额、观测与租户上下文

当前状态

这版已经完成：

• 正式 RequestContext / TenantContext
• HTTP / MCP 统一生成标准化上下文
• service 层统一消费标准化 context
• 配置文件热更新
• 首次运行没有配置文件也不会报错，并会在启动时写入默认配置
• request-level retrieval cache
• provider 级预算、熔断、fallback
• /health、/ready、/metrics
• 更细的 runtime readiness / dependency health
• Streamable HTTP MCP smoke test
• Chroma-backed 端到端测试

当前仍然不是“生产平台级完成态”，还缺：

• 分布式限流、缓存、provider budget 状态共享
• 更正式的身份体系，例如 OIDC / workspace 级鉴权
• 更完整的 tracing / log correlation / metrics export
• collection 生命周期治理、后台任务和资源回收策略

架构

当前主链路：

HTTP / MCP
  -> app_factory.py
  -> context.py
  -> service_facade.py
  -> services/
       - runtime.py
       - indexing_service.py
       - retrieval_service.py
       - chat_service.py
  -> core/indexing/
  -> retrieval/

关键模块：

• src/mcp_rag/main.py: 服务启动入口
• src/mcp_rag/cli.py: CLI 启服与初始化
• src/mcp_rag/http_server.py: HTTP API 与 Streamable HTTP MCP 挂载
• src/mcp_rag/mcp_server.py: MCP 工具定义与 rag_ask
• src/mcp_rag/app_factory.py: HTTP / MCP 共享运行时装配
• src/mcp_rag/shell_factory.py: 向后兼容导出
• src/mcp_rag/context.py: RequestContext / TenantContext
• src/mcp_rag/services/runtime.py: provider、cache、readiness、热更新
• src/mcp_rag/services/retrieval_cache.py: request-level retrieval cache

主要能力

• 文档上传、切分、入库
• 向量检索 + 轻量关键词检索融合
• search / chat / MCP rag_ask
• collection + user_id + agent_id 的 tenant 隔离
• API key 鉴权
• 进程内 rate limit
• 上传 / 索引配额
• request-level retrieval cache
• provider-side budget、熔断、fallback
• readiness / health / metrics

环境要求

• Python >= 3.13
• uv

安装

发布版用户可以直接安装 CLI：

uv tool install mcp-rag

安装完成后可以直接运行：

mcp-rag serve

如果你是在本仓库里开发：

uv sync

如果需要本地 embedding：

uv sync --extra local-embeddings

这里有一个边界要明确：

• 使用 uv tool install mcp-rag 的安装用户不需要 Node.js，也不需要 pnpm
• pnpm 只用于维护前端时的开发构建，不是服务运行时依赖

启动

uv run mcp-rag serve

默认端口是 8060。

常用入口：

• 管理面板：http://127.0.0.1:8060/app
• Swagger：http://127.0.0.1:8060/docs
• MCP 端点：http://127.0.0.1:8060/mcp

兼容入口：

• /documents-page 会重定向到 /app/documents
• /config-page 会重定向到 /app/config

初始化数据目录：

uv run mcp-rag init --data-dir ./data

首次启动行为：

• 如果 ./data/config.json 不存在，服务不会报错
• 启动阶段会自动写入默认配置
• ConfigManager.reload_if_changed() 会在运行中拾取外部配置变更

前端与静态资源

当前 Python 包会把 src/mcp_rag/static/ 下的静态文件一并打进 wheel / sdist。

这意味着：

• 如果你是安装用户，uv tool install mcp-rag 后直接运行即可，不需要单独处理前端构建
• 如果你在维护前端，需要在发版前把构建产物放到 src/mcp_rag/static/
• 前端开发构建应使用 pnpm，但不要把 Node 作为安装用户的前置条件

典型流程：

cd frontend
pnpm install
pnpm build

发版前需要确认前端构建产物的输出目录就是 src/mcp_rag/static/，否则安装包里不会带上对应页面资源。

HTTP 接口

基础接口：

• GET /health
• GET /ready
• GET /metrics

配置接口：

• GET /config
• POST /config
• POST /config/bulk
• POST /config/reset

RAG 接口：

• POST /add-document
• POST /upload-files
• GET /collections
• GET /search
• POST /chat
• GET /list-documents
• DELETE /delete-document
• GET /list-files
• DELETE /delete-file

如果启用了安全策略，可以通过以下方式传 API key：

• HTTP Header: x-api-key
• Header: Authorization: Bearer <token>
• 查询参数或 body/form 中的 api_key

MCP

当前主要面向 Streamable HTTP MCP：

{
  "mcpServers": {
    "rag": {
      "url": "http://127.0.0.1:8060/mcp"
    }
  }
}

支持的 MCP 工具：

• rag_ask

示例：

{
  "name": "rag_ask",
  "arguments": {
    "query": "FastAPI 是什么",
    "collection": "default",
    "mode": "summary",
    "limit": 5
  }
}

如果启用了安全策略，MCP 工具调用可以传：

{
  "api_key": "your-token"
}

Request Context 与 Tenant

标准请求上下文字段在 src/mcp_rag/context.py：

• tenant.base_collection
• tenant.user_id
• tenant.agent_id
• tenant.tenant_key
• transport
• operation
• api_key
• request_id
• trace_id
• subject
• rate_limit_subject
• quota_subject

兼容输入：

• collection
• tenant
• user_id / agent_id
• _user_id / _agent_id

service 层不再自己拼 tenant / request 身份，而是统一消费标准化后的 context。

配置

配置文件默认在：

./data/config.json

当前治理相关配置示例：

{
  "security": {
    "enabled": false,
    "allow_anonymous": true,
    "api_keys": [],
    "tenant_api_keys": {}
  },
  "rate_limit": {
    "requests_per_window": 120,
    "window_seconds": 60,
    "burst": 30
  },
  "quotas": {
    "max_upload_files": 20,
    "max_upload_bytes": 52428800,
    "max_upload_file_bytes": 10485760,
    "max_index_documents": 500,
    "max_index_chunks": 2000,
    "max_index_chars": 500000
  },
  "cache": {
    "enabled": false,
    "max_entries": 256,
    "ttl_seconds": 300
  },
  "observability": {
    "warning_error_rate": 0.05,
    "critical_error_rate": 0.2,
    "slow_request_ms": 1000.0,
    "latency_window_size": 512
  },
  "provider_budget": {
    "enabled": true,
    "embeddings": {
      "requests_per_window": 300,
      "window_seconds": 60,
      "burst": 60,
      "failure_threshold": 3,
      "cooldown_seconds": 30
    },
    "llm": {
      "requests_per_window": 120,
      "window_seconds": 60,
      "burst": 20,
      "failure_threshold": 3,
      "cooldown_seconds": 30
    }
  }
}

热更新行为：

• 通过 /config、/config/bulk、/config/reset 修改后，运行时会同步刷新
• 外部直接改写配置文件后，会在请求路径上通过 reload_if_changed() 自动拾取
• provider、retrieval cache、guardrails 会按配置签名重新装配或失效

Readiness 与 Metrics

• /health 返回整体健康摘要、错误率、慢操作和 runtime 快照
• /ready 在 runtime 依赖未就绪或配置缺失时返回 503
• /metrics 返回按 operation / provider 聚合的指标
• 观测输出包含 p50 / p95 / p99

当前 readiness 会显式暴露：

• document_processor
• embedding_model
• vector_store
• hybrid_service
• llm_model
• retrieval_cache
• provider_budget

测试

运行全量测试：

uv run python -m unittest discover -s tests

编译检查：

uv run python -m compileall src

当前测试覆盖：

• RequestContext / TenantContext
• 配置热更新与首次启动默认配置
• request-level retrieval cache
• provider budget / fallback
• readiness / health / metrics
• HTTP / MCP 壳层行为
• Streamable HTTP MCP smoke
• 基于临时 Chroma 的端到端集成测试
• 打包元数据与安装说明检查

后续建议

如果继续往生产平台推进，优先建议做：

• 外部缓存与分布式限流
• 更正式的租户与身份接入层
• tracing 导出与 metrics backend
• collection 生命周期与异步索引任务

许可证

MIT