Langflow-DOC-QA-SERVER MCP-Server

Was macht der MCP-Server “Langflow-DOC-QA-SERVER”?

Langflow-DOC-QA-SERVER ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der für Dokumenten-Frage-Antwort-(Q&A)-Aufgaben entwickelt wurde und von Langflow betrieben wird. Er fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und einem Langflow-Backend, sodass Nutzer Dokumente auf einfache Weise abfragen können. Durch die Nutzung von MCP stellt dieser Server Dokumenten-Q&A-Funktionen als Tools und Ressourcen bereit, auf die KI-Clients zugreifen können, und ermöglicht so fortschrittliche Entwicklungs-Workflows. Entwickler können Dokumentenabruf, Fragebeantwortung und Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) in ihre Anwendungen integrieren und so die Produktivität bei Aufgaben wie Dokumentensuche, Supportautomatisierung und Informationsgewinnung steigern.

Liste der Prompts

Im Repository oder der README sind keine Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder der README sind keine spezifischen Ressourcen dokumentiert oder aufgelistet.

Liste der Tools

In der verfügbaren Dokumentation oder Dateiliste sind keine expliziten Tools in einer server.py oder gleichwertigen Serverdatei aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Dokumentensuche und Q&A
  Integrieren Sie natürliche Sprachsuche über Dokumente für sofortige Antworten und verbessern Sie den Zugriff auf Organisationswissen.
• Automatisierte Support-Bots
  Verwenden Sie den Server als Backend für Bots, die Nutzerfragen anhand hochgeladener oder indizierter Dokumentation beantworten.
• Wissensmanagement
  Ermöglichen Sie Teams, Informationen aus großen Dokumentensammlungen zu extrahieren und so die Produktivität zu steigern.
• Workflow-Automatisierung
  Automatisieren Sie wiederkehrende Recherche- oder Informationsabrufaufgaben, indem Sie Dokumenten-Q&A-Funktionen in Workflows einbetten.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass die Voraussetzungen installiert sind (z. B. Node.js, Langflow-Backend).
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Langflow-DOC-QA-SERVER MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

API-Keys absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um API-Keys abzusichern:

{
  "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. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten.
2. Lokalisieren Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration wie oben gezeigt hinzu.
4. Starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Verbindung zum Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Bereiten Sie das Langflow-Backend vor und installieren Sie Node.js, falls erforderlich.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfiguration.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfigurations-JSON ein.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie die Serverintegration.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind.
2. Aktualisieren Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die MCP-Server-JSON-Konfiguration hinzu.
4. Starten Sie Cline neu, damit die Änderungen wirksam werden.
5. Validieren Sie die Integration.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “langflow-doc-qa” an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der Langflow-DOC-QA-SERVER MCP ist ein minimalistischer, demonstrationsorientierter Server, der seinen Zweck und die Einrichtung klar erläutert, aber keine Dokumentation zu Prompt-Vorlagen, Ressourcen oder Tools bietet. Die Setup-Anweisungen sind generisch und orientieren sich an Standard-MCP-Konventionen. Das schränkt den sofortigen Nutzen ein, macht ihn aber zu einem klaren Beispiel für die grundlegende Integration.

MCP-Bewertung

Bewertung: 4/10 — Das Projekt ist klar umrissen und Open Source, aber es fehlt an umfangreicher Dokumentation und Details zu MCP-spezifischen Features, Ressourcen und Tools.