وكيل ذكاء اصطناعي لخادم Graphlit MCP
ادمج خادم Graphlit Model Context Protocol (MCP) بسلاسة لتوحيد والبحث في المعرفة عبر Slack وDiscord والمواقع وGoogle Drive والبريد الإلكتروني وJira وGitHub والمزيد. استوعب واستخرج واسترجع المحتوى الغني فورًا، مما يتيح قواعد معرفة جاهزة للـRAG وقابلة للبحث لسير عمل المنتجات والمطورين. أتمت الاستيعاب، والتحويل النصي، والاستخراج، والنشر، كل ذلك عبر موصلات وأدوات ويب متقدمة.
استيعاب واسترجاع المعرفة الموحدة
استوعب البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من Slack وDiscord والبريد الإلكتروني وJira وLinear وGitHub وGoogle Drive والمزيد. ابحث واسترجع فورًا ضمن أي عميل MCP، لتشغيل قواعد معرفة جاهزة للـRAG لفرق المنتج والتطوير.
- استيعاب من مصادر متعددة.
- استوعب تلقائيًا الملفات، والرسائل، والبريد الإلكتروني، والمشكلات، والمستندات من مجموعة واسعة من الموصلات بما في ذلك Google Drive وSlack وDiscord وJira وGitHub وغيرها.
- بحث واسترجاع قوي.
- فعّل البحث والاسترجاع الدلالي السريع للمعرفة ذات الصلة، والمستندات، والمحادثات عبر جميع مصادر البيانات المتصلة.
- تحويل الصوت والفيديو إلى نص.
- حول تلقائيًا ملفات الصوت والفيديو إلى نص قابل للبحث لتعزيز اكتشاف المعرفة.
- تحويل المستندات.
- استخرج وحول ملفات PDF وDOCX وPPTX وHTML إلى Markdown للتخزين الموحد وقابلية البحث.
أدوات RAG والاستخراج المتقدمة
مكّن فرقك من استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) واستخراج البيانات المهيكلة. أطلق محادثات مدعومة بـLLM، واستخرج JSON مهيكل من النص، وانشر كصوت أو صورة، لأتمتة سير العمل المعرفي.
- محادثة LLM وRAG.
- أطلق محادثات مدعومة بـLLM مع سياق من بياناتك المستوعبة للحصول على استجابات أذكى ومعززة بالاسترجاع.
- استخراج بيانات مهيكلة.
- استخرج بيانات JSON مهيكلة من نصوص ومستندات غير مهيكلة، لتسهيل الأتمتة اللاحقة.
- نشر مرن.
- انشر الرؤى المستخرجة كصوت أو صور باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي المدمجة.
أتمتة، إشعارات وأدوات ويب
أتمت العمليات، وادِر موصلات البيانات، وابق مطلعًا عبر الإشعارات المدمجة. استخدم أدوات الزحف والبحث ورسم الخرائط ولقطات الشاشة المتقدمة للحفاظ على قاعدة المعرفة لديك محدثة وقابلة للاستخدام.
- عمليات مؤتمتة.
- قم بضبط وإنشاء وإدارة المجموعات والتغذيات وسير العمل باستخدام أدوات أتمتة قوية.
- إشعارات مدمجة.
- ابق على اطلاع عبر الإشعارات من خلال Slack والبريد الإلكتروني وwebhook وTwitter/X لأحداث المشاريع المهمة.
- زحف وبحث ويب.
- استفد من أدوات الزحف والبحث ورسم الخرائط ولقطات الشاشة المدمجة للحفاظ على معرفتك محدثة.
تكامل MCP
أدوات تكامل Graphlit MCP المتوفرة
الأدوات التالية متاحة كجزء من تكامل Graphlit MCP:
- query_contents
ابحث وفلتر المحتوى داخل قاعدة المعرفة للعثور على المستندات والبيانات ذات الصلة.
- query_collections
ابحث عبر المجموعات للتعرف على المحتوى المجمع واسترجاعه بكفاءة.
- query_feeds
استعلم عن التغذيات لاكتشاف وجمع المعلومات من مصادر الاستيعاب المختلفة.
- query_conversations
ابحث واسترجع المحادثات، لتمكين الاستكشاف للمناقشات المتسلسلة والرسائل.
- retrieve_relevant_sources
استرجع المصادر الأكثر صلة بالاستعلام، لدعم الوصول إلى المعلومات حسب السياق.
- retrieve_similar_images
اعثر على الصور المشابهة بصريًا لصورة مرجعية معينة وأعدها.
- visually_describe_image
أنشئ وصفًا بصريًا لصورة لأغراض الوصول أو فهم المحتوى.
- extract_structured_json_from_text
استخرج بيانات JSON مهيكلة من نص غير مهيكل للمعالجة اللاحقة.
- ingest_files
أضف ملفات بمختلف الصيغ إلى مشروعك في Graphlit للفهرسة والاسترجاع.
- ingest_web_pages
استوعب صفحات الويب عن طريق زحف الروابط واستخراج محتواها لقاعدة المعرفة.
- ingest_messages
استورد الرسائل من منصات الدردشة وأدوات الاتصال للوصول المركزي.
- ingest_posts
استوعب المنشورات من المنصات المدعومة، واحتفظ بها للبحث والرجوع لاحقًا.
- ingest_emails
أضف رسائل البريد الإلكتروني من الحسابات المتصلة إلى مستودع المعرفة لديك.
- ingest_issues
استوعب المشكلات من أنظمة إدارة المشاريع مثل Jira أو Linear أو GitHub Issues.
- ingest_text
أضف مدخلات نصية عشوائية مباشرة إلى قاعدة المعرفة لديك.
- ingest_memory
خزن مقتطفات ذاكرة قصيرة الأمد لاسترجاع سريع والحفاظ على السياق.
- create_collection
أنشئ مجموعات جديدة لتنظيم وتجميع المحتوى ذي الصلة.
- add_contents_to_collection
أضف عناصر محتوى موجودة إلى مجموعة محددة للتنظيم.
- remove_contents_from_collection
أزل محتويات محددة من مجموعة دون حذف البيانات الأصلية.
- delete_collections
احذف مجموعة أو أكثر وادِر هيكلك التنظيمي.
- delete_feeds
احذف التغذيات التي لم تعد مطلوبة من قاعدة المعرفة.
- delete_contents
أزل عناصر محتوى محددة من مشروعك بشكل دائم.
- delete_conversations
احذف المحادثات لإدارة الاحتفاظ بالبيانات والخصوصية.
- is_feed_done
تحقق من حالة اكتمال التغذية لمتابعة تقدم الاستيعاب.
- is_content_done
تحقق مما إذا كان استيعاب المحتوى أو معالجته قد انتهى لعنصر محدد.
- list_slack_channels
اعرض جميع قنوات Slack المتاحة والمتصلة بمشروعك.
- list_microsoft_teams_teams
اعرض فرق Microsoft Teams للتكامل واستيعاب البيانات.
- list_microsoft_teams_channels
اعرض جميع القنوات ضمن بيئات Microsoft Teams.
- list_sharepoint_libraries
عدّد مكتبات مستندات SharePoint التي يمكن الوصول إليها بواسطة التكامل.
- list_sharepoint_folders
اعرض المجلدات ضمن SharePoint لتنفيذ عمليات محتوى مستهدفة.
- list_linear_projects
اعرض مشاريع Linear المتاحة لمزامنة المهام والمشكلات.
- list_notion_databases
اعرض قواعد بيانات Notion لاستخراج أو تحديث المعلومات المهيكلة.
- list_notion_pages
اعرض جميع صفحات Notion المرتبطة بمساحة العمل الخاصة بك.
- list_dropbox_folders
اعرض مجلدات Dropbox المتاحة لاستيعاب البيانات أو إدارتها.
- list_box_folders
اعرض مجلدات Box لتسهيل التكامل عبر التخزين السحابي.
- list_discord_guilds
اعرض مجتمعات Discord (الخوادم) لعمليات الرسائل والقنوات.
- list_discord_channels
اعرض القنوات ضمن مجتمعات Discord للاستيعاب أو الإشعارات.
- list_google_calendars
اعرض تقاويم Google لاستخراج الأحداث أو التكامل.
- list_microsoft_calendars
اعرض تقاويم Microsoft للجدولة واسترجاع البيانات.
- web_crawling
ازحف المواقع لاستيعاب صفحات الويب وفهرستها تلقائيًا.
- web_search
نفذ عمليات بحث ويب وبودكاست لتعزيز مصادر المعلومات لديك.
- web_mapping
ارسم خرائط هياكل وروابط الويب لاكتشاف المحتوى واستراتيجيات الزحف.
- screenshot_page
التقط واحتفظ بلقطات شاشة لصفحات الويب للأرشفة البصرية.
- publish_as_audio
انشر المحتوى كصوت باستخدام توليف الصوت من ElevenLabs.
- publish_as_image
أنشئ وانشر صورًا من النص باستخدام توليد الصور من OpenAI.
- prompt_llm_conversation
ابدأ محادثات مدعومة بـLLM للإجابة على الأسئلة وRAG السياقي.
- configure_project
اضبط إعدادات المشروع وبيانات الاعتماد للتكامل المخصص.
- notifications_slack
أرسل إشعارات إلى قنوات Slack للتنبيهات والتحديثات.
- notifications_email
أرسل إشعارات البريد الإلكتروني استنادًا إلى الأحداث أو تغييرات سير العمل.
- notifications_webhook
حفز إشعارات webhook الصادرة إلى الأنظمة الخارجية.
- notifications_twitter
الإشعار عبر Twitter/X للنشر والتنبيه الفوري.
عزز سير عملك مع خادم Graphlit MCP
ادمج جميع أدواتك ومصادر المعرفة في منصة موحدة وقابلة للبحث وجاهزة للـRAG. اختبر الاستيعاب والاسترجاع والنشر السلس عبر Slack وDiscord وGitHub وGoogle Drive والمزيد—مباشرة في بيئة التطوير المفضلة لديك.
ما هو Graphlit
Graphlit هو منصة واجهة برمجة تطبيقات مدارة للمعرفة صممت لتمكين المطورين والشركات من بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قائمة على المعرفة بكفاءة. توفر إمكانيات الاستيعاب والذاكرة والاسترجاع لتطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ما يسهل استخراج وتحويل وتحميل (ETL) البيانات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عبر الزحف على الويب، ورفع الملفات، وتكاملات API. يمكّن Graphlit المستخدمين من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وLLMs، وتحويل البيانات غير المهيكلة إلى رؤى ذكية وقابلة للتنفيذ. وبفضل منهجها الأول عبر API وسحابة أصلية، تبسط Graphlit عملية هيكلة وتخزين المعرفة من المستندات والمواقع ومصادر البيانات الأخرى، مع دعم قوي لسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
الإمكانيات
ماذا يمكننا أن نفعل مع Graphlit
يتيح Graphlit مجموعة واسعة من الإمكانيات لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمطورين والشركات من خلال توفير واجهات برمجة تطبيقات قوية لاستيعاب ومعالجة واسترجاع المعرفة من مصادر بيانات متنوعة. إليك بعض الأمور الرئيسية التي يمكنك القيام بها باستخدام Graphlit:
- استيعاب بيانات تلقائي
- استخرج المعرفة من المستندات وصفحات الويب وواجهات API ونسّقها بسلاسة.
- ذاكرة واسترجاع للذكاء الاصطناعي
- زود وكلاء الذكاء الاصطناعي بذاكرة دائمة وقدرات استرجاع متقدمة.
- معالجة بيانات متعددة الوسائط
- تعامل مع النصوص والصور وأنواع بيانات أخرى لإنشاء قواعد معرفة غنية وسياقية.
- زحف ويب لنماذج اللغة الكبيرة
- استوعب معلومات حديثة لنماذج اللغة الكبيرة باستخدام أدوات الزحف على الويب المدمجة.
- تكامل API أولاً
- أدمج إدارة المعرفة بسهولة في تطبيقاتك أو وكلائك أو سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
كيف يستفيد وكلاء الذكاء الاصطناعي من Graphlit
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من منصة Graphlit لتعزيز ذاكرتهم وسياقهم وقدراتهم على اتخاذ القرار من خلال الوصول إلى معرفة منظمة، فورية، ومتعددة الوسائط. وهذا يمكّن الوكلاء من تقديم إجابات أكثر دقة، والحفاظ على السياق على مدى تفاعلات أطول، ودمج رؤى من مصادر متنوعة بما في ذلك المستندات وصفحات الويب وواجهات API. من خلال أتمتة عملية الاستيعاب والاسترجاع، يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون Graphlit أكثر استقلالية وموثوقية وفعالية في مهام مثل دعم العملاء، والبحث، وأتمتة اتخاذ القرار.