Graphlit MCP-Server-Integration

Was macht der “Graphlit” MCP-Server?

Der Graphlit MCP (Model Context Protocol) Server dient als Brücke zwischen MCP-Clients und der Graphlit-Plattform und ermöglicht die nahtlose Integration zahlreicher externer Datenquellen und Dienste. Sein Hauptzweck ist es, vielfältige Inhalte aus Plattformen wie Slack, Discord, Webseiten, Google Drive, E-Mail, Jira, Linear und GitHub zu aggregieren, zu indexieren und durchsuchbar zu machen und so in eine einheitliche, RAG-bereite (Retrieval-Augmented Generation) Wissensdatenbank zu verwandeln. Der Server unterstützt die Aufnahme von Dokumenten, Webseiten, Audio und Video – Inhalte werden dabei automatisch extrahiert oder transkribiert, um eine effiziente Abfrage zu ermöglichen. Mit integrierten Tools für Webcrawling, Suche und mehr befähigt der Graphlit MCP-Server KI-Assistenten und Entwickler, große Wissensspeicher zu verwalten und zu nutzen – für fortschrittliche Workflows wie Dokumentensuche, automatisierte Extraktion und Multi-Source-Aggregation in beliebten Entwicklungsumgebungen.

Liste der Prompts

In den verfügbaren Dokumentationen oder Repository-Dateien sind keine expliziten Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

In den verfügbaren Dokumentationen oder Repository-Dateien sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• Query Contents: Durchsuchen und Abrufen von Inhalten aus der aufgenommenen Wissensdatenbank.
• Query Collections: Abfrage bestimmter Datensammlungen oder Dokumente.
• Query Feeds: Abrufen und Durchsuchen verschiedener in Graphlit integrierter Feeds.
• Query Conversations: Zugriff auf und Durchsuchen von Konversationsdaten plattformübergreifend.
• Retrieve Relevant Sources: Finden von für eine Anfrage oder einen Kontext relevanten Quellen.
• Retrieve Similar Images: Auffinden von Bildern, die einem bereitgestellten Bild visuell ähneln.
• Visually Describe Image: Generierung einer textlichen Beschreibung eines Bildes.
• Prompt LLM Conversation: Starten oder Fortführen einer LLM-basierten Konversation für RAG-Workflows.
• Extract Structured JSON from Text: Umwandlung unstrukturierter Textdaten in strukturiertes JSON.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Umwandlung von Inhalten in Audio mit ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Generierung von Bildern aus Prompts mit OpenAI.
• Dateien, Webseiten, Nachrichten, Posts, E-Mails, Issues, Text, Memory (Kurzzeit): Aufnahme dieser Inhaltstypen in Graphlit.
• Web Crawling: Automatisiertes Webcrawling zur Datenaufnahme.
• Data Connectors: Integrationen für die Aufnahme mit:
  • Microsoft Outlook E-Mail
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcasts (RSS)

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Enterprise Knowledge Management: Interne Dokumente, Kommunikation und Ressourcen aus verschiedenen Plattformen in einer einheitlichen, durchsuchbaren Wissensdatenbank für einfache Recherche und RAG-Workflows bündeln.
• Automatisierte Inhaltsaufnahme & Suche: Automatisches Erfassen von Dokumenten, Webseiten, E-Mails und mehr – sofort durchsuchbar und für KI-Assistenten oder Entwickler verfügbar.
• Multi-Source Retrieval-Augmented Generation (RAG): LLMs können auf aktuelle, kontextreiche Informationen aus diversen Datenquellen zugreifen, was Genauigkeit und Relevanz der KI-Ausgaben verbessert.
• Plattformübergreifende Datenintegration: Nahtlose Verbindung und Synchronisation von Daten aus Tools wie Slack, Jira, GitHub und Google Drive für ein ganzheitliches Projekt- und Produktmanagement.
• Content Publishing & Transformation: Umwandlung erfasster Inhalte in andere Formate (Audio, Bilder) oder Extraktion strukturierter Daten zur Weiterverarbeitung oder Veröffentlichung.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Suchen oder erstellen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie im Abschnitt mcpServers den Graphlit MCP-Server hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Graphlit MCP-Server läuft und erreichbar ist.

API-Keys absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen für API-Keys:

{
  "mcpServers": {
    "graphlit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GRAPHLIT_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den Graphlit MCP-Server wie folgt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob der Server unter den verbundenen MCP-Servern aufgeführt ist.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgende MCP-Server-Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen Sie, ob Graphlit MCP in den verfügbaren Tools erscheint.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System verfügbar ist.
2. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Graphlit MCP-Server wie folgt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die MCP-Server-Integration.

Hinweis: Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um sensible Informationen wie API-Keys abzusichern, wie im Windsurf-Beispiel oben gezeigt.

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationsfenster zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Server-Daten in diesem JSON-Format an:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit sämtlichen Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “graphlit” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-Adresse zu ändern.

Übersicht

Support für Roots: In der Dokumentation nicht explizit erwähnt.

Unsere Meinung

Der Graphlit MCP-Server überzeugt durch eine robuste Tool-Funktionalität und Integrationsanleitungen, weist aber keine explizite Dokumentation zu Prompt-Vorlagen und MCP-Ressourcen auf. Das Vorhandensein einer LICENSE, aktive Entwicklung und hohe GitHub-Aktivität machen ihn zu einer soliden Wahl für Wissensmanagement und RAG-Anwendungsfälle, auch wenn die fehlende Prompt- und Ressourcendokumentation die sofortige Anpassbarkeit in manchen Szenarien einschränken kann.

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