Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server

Co dělá MCP server „Langflow-DOC-QA-SERVER“?

Langflow-DOC-QA-SERVER je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro úlohy otázky-odpovědi (Q&A) nad dokumenty, poháněný Langflow. Slouží jako most mezi AI asistenty a backendem Langflow, což uživatelům umožňuje dotazovat se na dokumenty efektivním způsobem. Díky využití MCP tento server zpřístupňuje schopnosti otázky-odpovědi nad dokumenty jako nástroje a zdroje, ke kterým mohou přistupovat AI klienti, čímž umožňuje pokročilé vývojové workflow. Vývojáři mohou integrovat vyhledávání v dokumentech, odpovídání na otázky a interakci s velkými jazykovými modely (LLM) do svých aplikací a usnadnit tak zvýšení produktivity například při vyhledávání v dokumentaci, automatizaci podpory nebo extrakci informací.

Seznam promptů

V repozitáři ani README nejsou žádné šablony promptů zdokumentovány.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani README nejsou zdokumentovány ani uvedeny žádné konkrétní zdroje.

Seznam nástrojů

V dokumentaci ani ve výpisu souborů není uveden žádný explicitní nástroj v server.py nebo ekvivalentním souboru.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Vyhledávání v dokumentech a Q&A
  Integrujte vyhledávání v přirozeném jazyce nad dokumenty pro okamžité odpovědi a zlepšete přístup ke znalostem organizace.
• Automatizovaní podpůrní boti
  Použijte server jako backend pro boty, kteří odpovídají na dotazy uživatelů na základě nahraných nebo indexovaných dokumentů.
• Správa znalostí
  Umožněte týmům získávat informace z rozsáhlých kolekcí dokumentů a zvyšujte jejich produktivitu.
• Automatizace workflow
  Automatizujte opakující se průzkumy nebo získávání informací začleněním Q&A nad dokumenty do workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány všechny potřebné předpoklady (např. Node.js, backend Langflow).
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte MCP server Langflow-DOC-QA-SERVER pomocí následujícího JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení API klíčů použijte proměnné prostředí:

{
  "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. Nainstalujte požadované závislosti.
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru dle výše uvedeného příkladu.
4. Restartujte Claude.
5. Ověřte připojení k Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Připravte backend Langflow a případně nainstalujte Node.js.
2. Upravte konfiguraci Cursor.
3. Vložte MCP server konfigurační JSON.
4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Otestujte integraci serveru.

Cline

1. Ujistěte se, že jsou splněny všechny předpoklady.
2. Aktualizujte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte MCP server JSON konfiguraci.
4. Restartujte Cline, aby se změny projevily.
5. Ověřte integraci.

Jak tento MCP používat uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci bude AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj a využívat všechny jeho funkce a schopnosti. Nezapomeňte změnit “langflow-doc-qa” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

MCP Langflow-DOC-QA-SERVER je minimalistický, na demonstraci zaměřený server, který jasně vysvětluje svůj účel a nastavení, ale postrádá dokumentaci k šablonám promptů, zdrojům a nástrojům. Jeho instalační instrukce jsou obecné a vychází ze standardních MCP konvencí. To omezuje jeho praktickou použitelnost, ale činí z něj jasný příklad pro základní integraci.

MCP skóre

Hodnocení: 4/10 — Projekt je dobře zacílený a open source, ale postrádá bohatou dokumentaci a detailní popis MCP-specifických funkcí, zdrojů a nástrojů.