خادم Ragie MCP

ماذا يفعل خادم “Ragie” MCP؟

يعمل خادم Ragie MCP (بروتوكول سياق النماذج) كواجهة بين مساعدي الذكاء الاصطناعي ونظام استرجاع قاعدة المعرفة الخاص بـ Ragie. من خلال تطبيق MCP، يتيح هذا الخادم للنماذج الذكية استعلام قاعدة معرفة Ragie، مما يسهل استرجاع المعلومات ذات الصلة لدعم سير عمل التطوير المتقدم. الوظيفة الأساسية المقدّمة هي القدرة على إجراء بحث دلالي وجلب بيانات سياقية مناسبة من قواعد المعرفة المنظمة. هذا التكامل يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من قدرات متقدمة في استرجاع المعرفة، ويدعم مهام مثل الإجابة على الأسئلة، وتقديم المراجع، ودمج المعرفة الخارجية في التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

قائمة التعليمات الجاهزة

لا توجد قوالب تعليمات مذكورة في الوثائق المتاحة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موثّقة في ملفات المستودع المتاحة أو ملف README.

قائمة الأدوات

• retrieve: تتيح استعلام قاعدة معرفة Ragie للحصول على المعلومات ذات الصلة. هذه هي الأداة الوحيدة والرئيسية التي يوفرها خادم Ragie MCP.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• استعلام قواعد المعرفة: يمكن للمطورين استخدام الخادم لإجراء بحث دلالي داخل قاعدة معرفة Ragie، واسترجاع المعلومات الملائمة لاستفساراتهم.
• تعزيز الذكاء الاصطناعي: يمكّن مساعدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي من تعزيز إجاباتهم بوقائع أو سياق يتم جلبه من قاعدة المعرفة.
• البحث المؤتمت: يساهم في أتمتة جمع المعلومات للبحث أو التوثيق أو التحليل من خلال الاستفادة من قدرات Ragie في الاسترجاع.
• توليد إجابات سياقية: يعزز التطبيقات المعتمدة على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تزويدها بمعرفة حديثة أو متخصصة غير متوفرة ضمن النموذج ذاته.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js (الإصدار 18 أو أعلى).
2. احصل على مفتاح Ragie API الخاص بك.
3. حرّر أو أنشئ ملف إعدادات MCP في Windsurf.
4. أضف خادم Ragie MCP باستخدام مقطع JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Windsurf. تحقق من أن الخادم يعمل.

Claude

1. ثبّت Node.js (الإصدار 18 أو أعلى).
2. احصل على مفتاح Ragie API الخاص بك.
3. حدّث إعدادات Claude MCP.
4. أضف إعدادات خادم Ragie MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل عميل Claude وتأكد من الاتصال.

Cursor

1. تأكد من إعداد Node.js (الإصدار 18 أو أعلى).
2. احصل على مفتاح Ragie API.
3. حرّر إعدادات MCP الخاصة بـ Cursor.
4. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

Cline

1. تأكد من وجود Node.js (الإصدار 18 أو أعلى).
2. احصل على مفتاح Ragie API الخاص بك.
3. افتح ملف إعداد خادم MCP الخاص بـ Cline.
4. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Cline.

تأمين مفاتيح API:
قم دائماً بتوفير RAGIE_API_KEY عبر متغيرات البيئة، وليس مباشرة في الشيفرة المصدرية أو ملفات الإعداد.
مثال:

{
  "env": {
    "RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، 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 الشكل من JSON:

{
  "ragie": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة للوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكّر أن تغيّر “ragie” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك واستبدل رابط URL بالرابط الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

خادم Ragie MCP مركّز للغاية وسهل الإعداد، مع توثيق واضح لإدماج الأداة وتأمين مفاتيح API. ومع ذلك، فإنه يوفر حالياً أداة واحدة فقط، ولا توجد قوالب تعليمات أو موارد صريحة، ويفتقر لتفاصيل حول ميزات متقدمة مثل roots أو العينة.

تقييم MCP

التقييم:
استناداً للجداول أعلاه، نقيّم خادم Ragie MCP بـ 5 من 10. هو مرخّص جيداً، موثّق بوضوح، وبسيط، لكنه محدود في النطاق وقابلية التوسعة بسبب غياب التعليمات، الموارد، الجذور، أو دعم العيّنة. مناسب لاسترجاع قواعد المعرفة الأساسية، لكنه غير ملائم لسير العمل المعقد الذي يتطلب ميزات بروتوكول أكثر ثراءً.