Integración del Servidor Graphlit MCP

¿Qué hace el servidor “Graphlit” MCP?

El servidor Graphlit MCP (Model Context Protocol) sirve como un puente entre los clientes MCP y la plataforma Graphlit, permitiendo la integración fluida con una amplia variedad de fuentes y servicios de datos externos. Su propósito principal es agregar, indexar y hacer buscable contenido diverso de plataformas como Slack, Discord, sitios web, Google Drive, correo electrónico, Jira, Linear y GitHub, transformándolos en una base de conocimientos unificada y lista para RAG (Retrieval-Augmented Generation). El servidor admite la ingesta de documentos, páginas web, audio y video—extrayendo o transcribiendo el contenido automáticamente para una recuperación eficiente. Con herramientas integradas para rastreo web, búsqueda y más, Graphlit MCP Server permite a asistentes de IA y desarrolladores interactuar y gestionar grandes repositorios de conocimiento, habilitando flujos de trabajo avanzados como búsqueda de documentos, extracción automatizada y agregación multisource dentro de entornos de desarrollo populares.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompt explícitas en la documentación o archivos de repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se detallan recursos explícitos en la documentación o archivos de repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

• Query Contents: Busca y recupera contenido de la base de conocimientos ingerida.
• Query Collections: Consulta colecciones específicas de datos o documentos.
• Query Feeds: Recupera y busca a través de varios feeds integrados en Graphlit.
• Query Conversations: Accede y busca registros de conversaciones entre plataformas.
• Retrieve Relevant Sources: Encuentra fuentes relevantes para una consulta o contexto.
• Retrieve Similar Images: Ubica imágenes visualmente similares a una imagen proporcionada.
• Visually Describe Image: Genera una descripción textual de una imagen.
• Prompt LLM Conversation: Inicia o continúa una conversación basada en LLM para flujos de trabajo RAG.
• Extract Structured JSON from Text: Convierte texto no estructurado en formato JSON estructurado.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Convierte contenido en audio usando ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Genera imágenes a partir de prompts usando OpenAI.
• Files, Web Pages, Messages, Posts, Emails, Issues, Text, Memory (Short-Term): Ingresa estos tipos de contenido en Graphlit.
• Web Crawling: Realiza rastreo web automatizado para ingerir datos de la web.
• Data Connectors: Integraciones para ingesta con:
  • Correo electrónico Microsoft Outlook
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcasts (RSS)

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión Empresarial del Conocimiento: Agrupa documentos internos, comunicaciones y recursos desde varias plataformas en una base de datos unificada y buscable para una fácil recuperación y flujos de trabajo RAG.
• Ingesta Automatizada de Contenido y Búsqueda: Ingiera automáticamente documentos, páginas web, correos electrónicos y más—haciéndolos instantáneamente buscables y accesibles para asistentes de IA o desarrolladores.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) Multisource: Permite a los LLMs recurrir a información actualizada y rica en contexto de diversas fuentes de datos, mejorando la precisión y relevancia de los resultados generados por IA.
• Integración de Datos Multiplataforma: Conecta y sincroniza sin problemas datos de herramientas como Slack, Jira, GitHub y Google Drive, facilitando una gestión holística de proyectos y productos.
• Publicación y Transformación de Contenidos: Convierte el contenido ingerido en otros formatos (audio, imágenes) o extrae datos estructurados para su posterior procesamiento o publicación.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Ubica o crea tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega la entrada del servidor Graphlit MCP en la sección mcpServers:

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

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor Graphlit MCP esté funcionando y accesible.

Protección de Claves API

Utiliza variables de entorno para las claves API:

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

Claude

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre el archivo de configuración de Claude.
3. Agrega la entrada del servidor Graphlit MCP como se muestra:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor está listado en tus servidores MCP conectados.

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta la siguiente configuración de servidor MCP:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Comprueba que Graphlit MCP aparece en las herramientas disponibles.

Cline

1. Confirma que Node.js esté disponible en tu sistema.
2. Accede a tu archivo de configuración de Cline.
3. Agrega el servidor Graphlit MCP de la siguiente manera:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Valida la integración del servidor MCP.

Nota: Usa siempre variables de entorno para proteger información sensible como claves API, como se muestra en el ejemplo de Windsurf arriba.

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA puede ahora utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “graphlit” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte para Roots: No mencionado explícitamente en la documentación.

Nuestra opinión

Graphlit MCP Server es robusto en funcionalidad de herramientas y guías de integración pero carece de documentación explícita sobre plantillas de prompts y recursos MCP. La presencia de una LICENSE, desarrollo activo y fuerte participación en GitHub lo hacen una opción sólida para la gestión del conocimiento y casos de uso RAG, aunque la ausencia de documentación sobre recursos y prompts puede limitar la adaptabilidad inmediata en algunos escenarios.

Puntuación MCP