خادم Langflow-DOC-QA-SERVER MCP

ماذا يفعل خادم “Langflow-DOC-QA-SERVER” MCP؟

يعد Langflow-DOC-QA-SERVER خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) مصمم لمهام الأسئلة والأجوبة (Q&A) على الوثائق، مدعوم من Langflow. يعمل كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وخلفية Langflow، مما يسمح للمستخدمين بالاستعلام عن الوثائق بطريقة مبسطة. من خلال الاستفادة من MCP، يوفر هذا الخادم إمكانيات الأسئلة والأجوبة على الوثائق كأدوات وموارد يمكن الوصول إليها من قبل عملاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح سير عمل تطويري متقدم. يمكن للمطورين دمج استرجاع الوثائق، والإجابة على الأسئلة، والتفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تطبيقاتهم، مما يسهل زيادة الإنتاجية في مهام مثل البحث في الوثائق، وأتمتة الدعم، واستخلاص المعلومات.

قائمة المحفزات

لا توجد قوالب محفزات موثقة في المستودع أو في ملف README.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة موثقة أو مدرجة في المستودع أو ملف README.

قائمة الأدوات

لا توجد أدوات صريحة مدرجة في ملف server.py أو ما يعادله في الوثائق أو قائمة الملفات المتوفرة.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• البحث في الوثائق والأسئلة والأجوبة
  دمج البحث بلغة طبيعية عبر الوثائق للحصول على إجابات فورية، مع تحسين الوصول إلى معرفة المؤسسة.
• روبوتات الدعم المؤتمتة
  استخدم الخادم كخلفية لروبوتات تجيب عن أسئلة المستخدمين بناءً على الوثائق المرفوعة أو المفهرسة.
• إدارة المعرفة
  تمكين الفرق من استخراج المعلومات من مجموعات كبيرة من الوثائق، مما يعزز الإنتاجية.
• أتمتة سير العمل
  أتمتة مهام البحث أو استرجاع المعلومات المتكررة عن طريق تضمين إمكانيات الأسئلة والأجوبة على الوثائق في سير العمل.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت المتطلبات المسبقة (مثل Node.js، وخلفية Langflow).
2. افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم Langflow-DOC-QA-SERVER MCP باستخدام مقطع JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "langflow-doc-qa": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه.

تأمين مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة لتأمين مفاتيح API:

{
  "mcpServers": {
    "langflow-doc-qa": {
      "command": "npx",
      "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت الاعتمادات المطلوبة.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude.
3. أضف إعداد خادم MCP كما هو موضح أعلاه.
4. أعد تشغيل Claude.
5. أكد الاتصال بـ Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. حضّر خلفية Langflow وقم بتثبيت Node.js إذا لزم الأمر.
2. حرر إعدادات Cursor.
3. أدخل إعداد خادم MCP بصيغة JSON.
4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. اختبر تكامل الخادم.

Cline

1. تأكد من استيفاء جميع المتطلبات المسبقة.
2. حدث ملف إعدادات Cline.
3. أضف إعداد خادم MCP بصيغة JSON.
4. أعد تشغيل Cline لتفعيل التغييرات.
5. تحقق من التكامل.

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt لديك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وقم بربطه مع وكيل الذكاء الاصطناعي لديك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "langflow-doc-qa": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “langflow-doc-qa” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يعد خادم Langflow-DOC-QA-SERVER MCP خادماً بسيطاً يركز على العرض ويشرح هدفه وإعداده بوضوح، لكنه يفتقر إلى توثيق حول قوالب المحفزات والموارد والأدوات. تعليمات الإعداد عامة وتعتمد على معايير MCP المعتادة. هذا يحد من فائدته الفورية، لكنه يجعله مثالاً واضحاً للدمج الأساسي.

درجة MCP

التقييم: 4/10 — المشروع محدد النطاق ومفتوح المصدر، لكنه يفتقر إلى التوثيق الغني والتفاصيل حول ميزاته وموارده وأدواته الخاصة بـ MCP.