Featured

Deploy OpenClaw in 60 seconds — 20% off logoDeploy OpenClaw in 60 seconds — 20% off

Launch OpenClaw on Hostinger in about 60 seconds and keep your agent live 24/7. Our referral link gives you 20% off, no coupon code needed.

Launch on Hostinger
Run your Hermes agent on Hostinger, fully managed logoRun your Hermes agent on Hostinger, fully managed

Launch Hermes on Hostinger in one click, fully managed, no VPS knowledge needed. Use code ZACAARON10 for 10% off.

Launch on Hostinger
Crawl and scrape any site into clean data, 10% off logoCrawl and scrape any site into clean data, 10% off

Firecrawl crawls and scrapes any site into clean markdown for your agent. Get 1,000 free credits, and new users get 10% off their first purchase.

Try Firecrawl free
6,000+ web scrapers for your AI agent, start free logo6,000+ web scrapers for your AI agent, start free

Apify gives your agent live web data: 6,000+ prebuilt scrapers and actors, MCP-ready. Sign up free with $5 in usage credits.

Try Apify free
One API to scrape, enrich, and extract the internet. logoOne API to scrape, enrich, and extract the internet.

Context.dev gives your agents a single API to scrape, enrich, and extract live web data — no proxies, no parsers, no maintenance.

Start building free
SetupClaw: done-for-you OpenClaw for founders & exec teams logoSetupClaw: done-for-you OpenClaw for founders & exec teams

White-glove OpenClaw for founders and exec teams (4–50+ employees): we install, harden, integrate your tools, and maintain it — secured from day one.

Get it set up for you
SEO data APIs for your agent, $1 free credit logoSEO data APIs for your agent, $1 free credit

DataForSEO gives your agent live access to SERP results, keyword data, backlinks, and on-page SEO data through one API. New accounts get a $1 credit, good for up to 20,000 keyword or backlink lookups.

Try DataForSEO free
Reach 48,000+ AI builders

A flat monthly placement in front of developers actively installing AI tools. No lock-in, cancel anytime.

Advertise here

Works with

Claude CodeClaude DesktopCursorVS CodeClineCodex CLIOpenClaw+ any MCP client

Install to Claude Code

This server doesn't publish a one-line install command. Follow the setup in the source repository.

Summary

A FastMCP-based MCP server for the R2R API, enabling integration with document management, knowledge graphs, and RAG systems through automatically generated tools and resources.

README.md

R2R MCP Server

![Python 3.10+](https://www.python.org/downloads/) ![FastMCP](https://gofastmcp.com) ![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) ![Code style: ruff](https://github.com/astral-sh/ruff)

FastMCP-based Model Context Protocol (MCP) сервер для R2R API, обеспечивающий интеграцию с системами управления документами, графами знаний и RAG.

⚡ Важно: Для корректной работы с OpenAPI 3.1 спецификацией рекомендуется включить экспериментальный парсер FastMCP. Добавьте FASTMCP_EXPERIMENTAL_ENABLE_NEW_OPENAPI_PARSER=true в .env файл.

Возможности

  • Автоматическая генерация MCP компонентов из OpenAPI спецификации
  • Семантическая маршрутизация: GET операции как Resources, POST/PUT/DELETE как Tools
  • Аутентификация: Поддержка Bearer token через переменные окружения
  • Двойной транспорт: stdio (для Claude Desktop) и HTTP (для разработки/тестирования)
  • Полное покрытие R2R API:
  • Управление chunks (поиск, создание, обновление, удаление)
  • Управление документами (загрузка, экспорт, метаданные)
  • Коллекции и права доступа
  • Граф знаний (извлечение сущностей, дедупликация, построение сообществ)
  • Конверсации и сообщения

Установка

1. Клонирование и настройка окружения

# Установка зависимостей через uv (рекомендуется)
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate   # Windows

uv pip install -e .

2. Конфигурация

Создайте .env файл на основе .env.example:

cp .env.example .env

Отредактируйте .env:

# Обязательные параметры
R2R_BASE_URL=http://localhost:7272
R2R_API_KEY=your_actual_api_key_here

# Рекомендуется: включить экспериментальный парсер (лучшая совместимость с OpenAPI 3.1)
FASTMCP_EXPERIMENTAL_ENABLE_NEW_OPENAPI_PARSER=true

# Опциональные параметры производительности
R2R_TIMEOUT=30.0              # Таймаут запросов (секунды)
DEBUG_LOGGING=false           # Детальное логирование для отладки

ВАЖНО: Формат API ключа в .env файле: ```env

✅ ПРАВИЛЬНО - без кавычек, без "Bearer"

R2R_API_KEY=your_actual_api_key_here

❌ НЕПРАВИЛЬНО - с кавычками

R2R_API_KEY="your_actual_api_key_here"

❌ НЕПРАВИЛЬНО - со словом Bearer

R2R_API_KEY=Bearer your_actual_api_key_here ```

Код автоматически добавляет "Bearer " при формировании HTTP заголовка.

Performance Optimizations:

  • DEBUG_LOGGING=true - показывает детали работы OpenAPI парсера и построения запросов
  • Experimental parser - автоматически используется для 100-200ms faster startup

Использование

Деплой на FastMCP Cloud (рекомендуется) 🚀

Самый простой способ - задеплоить на FastMCP Cloud:

  1. Entrypoint: src/server.py:mcp
  2. Environment Variables: Добавьте ваши R2R креденшалы
  3. Authentication: Включите для безопасности

📖 Подробная инструкция: DEPLOYMENT.md

Запуск для Claude Desktop (stdio)

Рекомендуется через start.sh (автоматически экспортирует переменные из .env):

./start.sh
# или
make run

Альтернативно (требует ручного экспорта переменных):

# Экспортируем переменные из .env
set -a && source .env && set +a

# Запускаем сервер
uv run python -m src.server

Запуск HTTP сервера (для разработки)

Рекомендуется через start.sh:

./start.sh http 8000
# или
make run-http

Альтернативно:

# Экспортируем переменные из .env
set -a && source .env && set +a

# Запускаем HTTP сервер
uv run python -m src.server http 8000

Затем подключитесь через MCP клиент к http://localhost:8000/mcp

Интеграция с Claude Desktop

Добавьте в ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):

{
  "mcpServers": {
    "r2r": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/fastmcp-r2r-openapi-integration",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "src.server"
      ],
      "env": {
        "R2R_BASE_URL": "http://localhost:7272",
        "R2R_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Архитектура Route Maps

Сервер использует семантическую маршрутизацию для оптимальной организации endpoints:

Resources (только чтение)

  • GET /v3/chunks/{id} → ResourceTemplate
  • GET /v3/documents/{id} → ResourceTemplate
  • GET /v3/documents → Resource (список)
  • GET /health → Resource

Tools (модификация данных)

  • POST /v3/chunks/search → Tool (поиск)
  • POST /v3/documents → Tool (создание)
  • DELETE /v3/documents/{id} → Tool (удаление)
  • POST /v3/documents/{id}/extract → Tool (извлечение сущностей)
  • POST /v3/graphs/{collection_id}/communities/build → Tool (граф знаний)

Примеры использования

Поиск документов

# Через MCP клиент
result = await client.call_tool("search_chunks", {
    "query": "machine learning",
    "limit": 5
})

Получение документа

# Как Resource
content = await client.read_resource("uri://r2r/documents/uuid-here")

Извлечение сущностей из документа

# Tool для граф знаний
result = await client.call_tool("extract_entities_from_document", {
    "id": "document-uuid"
})

Разработка

Линтинг и форматирование

# Проверка кода
uv run ruff check .

# Автоисправление
uv run ruff check --fix .

# Форматирование
uv run ruff format .

Обновление OpenAPI спецификации

curl -o openapi.json http://localhost:7272/openapi.json

Архитектура

Typed Client (NEW)

Проект использует typed wrapper подход для лучшего DX, сохраняя serverless compatibility:

# src/r2r_typed.py - Type-safe wrapper around httpx
from src.r2r_typed import R2RTypedClient

_client = httpx.AsyncClient(auth=DynamicBearerAuth())
r2r = R2RTypedClient(_client)  # ← Typed wrapper

# Type-safe search with autocomplete
results = await r2r.search(
    query="machine learning",
    limit=10,
    use_hybrid_search=True  # ← IDE autocomplete!
)

Преимущества:

  • ✅ Type hints (IDE autocomplete, mypy checking)
  • ✅ DynamicBearerAuth (serverless compatible)
  • ✅ Less boilerplate
  • ✅ Full HTTP control

См.: docs/R2R_CLIENT_ANALYSIS.md для details.

Структура проекта

.
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py          # Основной MCP сервер (использует R2RTypedClient)
│   ├── r2r_typed.py       # Type-safe wrapper (NEW)
│   └── pipelines.py       # Pipeline compositions
├── scripts/               # Standalone scripts с R2RClient (NEW)
│   ├── README.md          # Документация scripts
│   ├── batch_ingest.py    # Batch document upload
│   └── search_cli.py      # Interactive search CLI
├── docs/
│   ├── R2R_CLIENT_ANALYSIS.md       # R2RClient vs httpx analysis (NEW)
│   ├── R2R_FASTMCP_INTEGRATION.md   # Integration guide (NEW)
│   ├── INTEGRATION_QUICKSTART.md    # Quick start guide (NEW)
│   ├── DEPLOYMENT.md      # Руководство по деплою
│   ├── QUICKSTART.md      # Быстрый старт
│   └── SUMMARY.md         # Обзор проекта
├── requirements.txt       # Python зависимости
├── pyproject.toml         # Конфигурация проекта (uv + ruff)
├── Makefile               # Удобные команды
├── CLAUDE.md              # Память для Claude Code
├── LICENSE                # MIT License
├── README.md              # Эта документация
├── .env.example           # Шаблон конфигурации
├── .gitignore             # Git игнорирование
└── openapi.json           # R2R OpenAPI спецификация

Полезные ссылки

Документация

Внутренняя документация

  • R2R ↔ FastMCP Integration Analysis - Комплексный анализ интеграции:
  • Архитектурная совместимость (4-layer model)
  • Функциональные пересечения
  • Возможности перехода (migration paths)
  • Симбиоз: лучшие практики
  • Production patterns
  • Практические примеры

Changelog

See CHANGELOG.md for version history and release notes.

Лицензия

MIT

See related servers & alternatives →

Related MCP servers

Browse all →

Related guides

Hand-picked reading to help you choose and use Vector & Memory servers.