Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server

Hvad gør “Langflow-DOC-QA-SERVER” MCP Server?

Langflow-DOC-QA-SERVER er en Model Context Protocol (MCP)-server designet til dokument-spørgsmål-og-svar (Q&A)-opgaver, drevet af Langflow. Den fungerer som bindeled mellem AI-assistenter og et Langflow-backend, så brugere kan forespørge dokumenter på en strømlinet måde. Ved at udnytte MCP eksponerer denne server dokument-Q&A-funktionalitet som værktøjer og ressourcer, der kan tilgås af AI-klienter og dermed muliggør avancerede udviklingsarbejdsgange. Udviklere kan integrere dokumenthentning, spørgsmål-svar og interaktion med store sprogmodeller (LLMs) i deres applikationer, hvilket gør det lettere at øge produktiviteten i opgaver som dokumentationssøgning, supportautomatisering og informationsudtræk.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er dokumenteret i repository eller README.

Liste over Ressourcer

Ingen specifikke ressourcer er dokumenteret eller opført i repository eller README.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjer er opført i en server.py eller tilsvarende serverfil i den tilgængelige dokumentation eller filliste.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP-server

• Dokument-søgning og Q&A
  Integrer naturlig sprog-søgning i dokumenter for øjeblikkelige svar og bedre adgang til organisationsviden.
• Automatiserede supportbots
  Brug serveren som backend til bots, der svarer på brugerforespørgsler baseret på uploadet eller indekseret dokumentation.
• Vidensstyring
  Gør det muligt for teams at udtrække information fra store samlinger af dokumenter for øget produktivitet.
• Arbejdsgangsautomatisering
  Automatisér gentagende research- eller informationshentningsopgaver ved at indlejre dokument-Q&A i arbejdsgange.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at forudsætningerne er installeret (fx Node.js, Langflow-backend).
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Langflow-DOC-QA-SERVER MCP-serveren ved at bruge følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til at sikre API-nøgler:

{
  "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. Installer nødvendige afhængigheder.
2. Find Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj MCP-serverkonfigurationen som vist ovenfor.
4. Genstart Claude.
5. Bekræft forbindelsen til Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Forbered Langflow-backenden og installer Node.js, hvis nødvendigt.
2. Rediger Cursor-konfigurationen.
3. Indsæt MCP-serverens konfigurations-JSON.
4. Gem ændringer og genstart Cursor.
5. Test serverintegrationen.

Cline

1. Sikr, at alle forudsætninger er opfyldt.
2. Opdater Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj MCP-serverens JSON-konfiguration.
4. Genstart Cline, så ændringerne træder i kraft.
5. Valider integrationen.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du din MCP-serverinformation ved at bruge dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “langflow-doc-qa” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP er en minimalistisk, demonstrationsfokuseret server, der tydeligt forklarer sit formål og opsætning, men mangler dokumentation for prompt-skabeloner, ressourcer og værktøjer. Dens opsætningsinstruktioner er generiske og baseret på standard MCP-konventioner. Dette begrænser dens brugbarhed ud-af-boksen, men gør den til et klart eksempel på grundlæggende integration.

MCP-score

Vurdering: 4/10 — Projektet er velafgrænset og open source, men mangler fyldestgørende dokumentation og detaljer om dets MCP-specifikke funktioner, ressourcer og værktøjer.