Ragie MCP Server

Ragie MCP Server

Integrer Ragie MCP Server med FlowHunt for at give dine AI-agenter direkte adgang til relevant, struktureret vidensbaseindhold via semantisk hentning.

Hvad laver “Ragie” MCP Server?

Ragie MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som grænseflade mellem AI-assistenter og Ragies system til hentning af vidensbase. Ved at implementere MCP gør denne server det muligt for AI-modeller at forespørge en Ragie vidensbase og hente relevant information til understøttelse af avancerede udviklingsarbejdsgange. Den primære funktionalitet er evnen til at udføre semantisk søgning og hente kontekstuelle data fra strukturerede vidensbaser. Denne integration forsyner AI-assistenter med øgede evner inden for videnshentning, så de kan besvare spørgsmål, give referencer og integrere ekstern viden i AI-drevne applikationer.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Liste over ressourcer

Der er ikke dokumenteret eksplicitte ressourcer i de tilgængelige repository-filer eller README.

Liste over værktøjer

  • retrieve: Giver mulighed for at forespørge Ragie vidensbasen efter relevant information. Dette er det primære og eneste værktøj, Ragie MCP Server udstiller.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Vidensbase-forespørgsler: Udviklere kan bruge serveren til at udføre semantiske søgninger i en Ragie vidensbase og hente information relevant for deres forespørgsler.
  • AI-forstærkning: Giver AI-assistenter og -agenter mulighed for at supplere deres svar med fakta eller kontekst hentet fra vidensbasen.
  • Automatiseret research: Hjælper med at automatisere informationsindsamling til research, dokumentation eller analyseopgaver ved at udnytte Ragies hentningsfunktioner.
  • Kontekstuel svargenerering: Forbedrer LLM-drevne applikationer ved at tilføre dem opdateret eller domænespecifik viden, som modellen ikke selv indeholder.

Sådan opsætter du det

Windsurf

  1. Sørg for, at Node.js (>= 18) er installeret.
  2. Hent din Ragie API-nøgle.
  3. Rediger eller opret MCP-konfigurationsfilen i Windsurf.
  4. Tilføj Ragie MCP-serveren med følgende JSON-udsnit:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Gem ændringerne og genstart Windsurf. Kontroller at serveren kører.

Claude

  1. Installer Node.js (>= 18).
  2. Hent din Ragie API-nøgle.
  3. Opdater Claudes MCP-konfiguration.
  4. Indsæt Ragie MCP-server konfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Genstart Claude-klienten og sikr forbindelse.

Cursor

  1. Bekræft at Node.js (>= 18) er sat op.
  2. Hent Ragie API-nøglen.
  3. Rediger Cursors konfiguration for MCP-servere.
  4. Tilføj:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Gem og genstart Cursor.

Cline

  1. Sørg for, at Node.js (>= 18) er til stede.
  2. Hent din Ragie API-nøgle.
  3. Åbn Clines MCP-server konfigurationsfil.
  4. Tilføj:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Gem filen og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler:
Angiv altid RAGIE_API_KEY via miljøvariabler – ikke direkte i kildekode eller konfigurationsfiler.
Eksempel:

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

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I sektionen for system-MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "ragie": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “ragie” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtBeskrivelse givet i README
Liste over promptsIngen promptskabeloner nævnt
Liste over ressourcerIngen eksplicitte ressourcer dokumenteret
Liste over værktøjerÉt værktøj: retrieve
Sikring af API-nøglerBrug af miljøvariabel: RAGIE_API_KEY
Sampling support (mindre vigtigt i vurderingen)Ingen omtale af sampling support

Vores vurdering

Ragie MCP Server er meget fokuseret og nem at sætte op, med tydelig dokumentation for værktøjsintegration og API-nøgle-sikkerhed. Dog tilbyder den kun ét værktøj, ingen eksplicitte prompt- eller ressourceskabeloner og mangler detaljer om avancerede funktioner som roots eller sampling.

MCP-score

Har LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks9
Antal stjerner21

Vurdering:
På baggrund af ovenstående vurderer vi Ragie MCP Server til 5/10. Den er veldicensieret, klart dokumenteret og let at bruge, men begrænset i omfang og udvidelsesmuligheder på grund af manglende prompts, ressourcer, roots eller sampling. Velegnet til basal vidensbase-hentning, men ikke til komplekse workflows, der kræver rigere protokolfunktioner.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Ragie MCP Server?

Ragie MCP Server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og Ragies vidensbase og tilbyder semantisk søgning samt kontekstuel hentning for at styrke AI-drevne applikationer.

Hvilket værktøj tilbyder Ragie MCP Server?

Den tilbyder ét værktøj kaldet 'retrieve', som giver dig mulighed for at forespørge en Ragie vidensbase og hente relevant information via semantisk søgning.

Hvad er almindelige anvendelsestilfælde for Ragie MCP Server?

Typiske anvendelser omfatter forespørgsler i vidensbaser, forbedring af AI-svar med eksterne data, automatiseret research og generering af kontekstuelle svar i AI-workflows.

Hvordan sikrer jeg min Ragie API-nøgle?

Angiv altid din RAGIE_API_KEY som miljøvariabel i dine konfigurationsfiler – aldrig direkte i kildekoden.

Understøtter Ragie MCP Server promptskabeloner eller ressourcer?

Nej, den nuværende version tilbyder ikke eksplicitte promptskabeloner eller ressource-definitioner. Fokus er udelukkende på videnshentning.

Hvad er den overordnede vurdering af Ragie MCP Server?

Ragie MCP Server vurderes til 5/10—simpel, veldokumenteret og fokuseret på vidensbase-hentning, men begrænset i udvidelsesmuligheder og avancerede protokolfunktioner.

Prøv Ragie MCP Server med FlowHunt

Boost dine AI-workflows med Ragies kraftfulde vidensbase-hentning. Integrer nu for smartere og mere kontekstuelle AI-agenter.

Lær mere

Raygun MCP Server Integration
Raygun MCP Server Integration

Raygun MCP Server Integration

Raygun MCP Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og Rayguns robuste API, hvilket muliggør automatiseret fejlhåndtering, deployment-tracking, performance...

4 min læsning
AI DevOps +7
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
mcp-local-rag MCP Server
mcp-local-rag MCP Server

mcp-local-rag MCP Server

mcp-local-rag MCP Server muliggør privatlivsrespekterende, lokal Retrieval-Augmented Generation (RAG) web-søgning for LLM'er. Den gør det muligt for AI-assisten...

4 min læsning
MCP RAG +5