Servidor Ragie MCP

¿Qué hace el Servidor “Ragie” MCP?

El Servidor Ragie MCP (Model Context Protocol) sirve como interfaz entre los asistentes de IA y el sistema de recuperación de bases de conocimiento de Ragie. Al implementar el MCP, este servidor permite que los modelos de IA consulten una base de conocimiento Ragie, facilitando la recuperación de información relevante para apoyar flujos de trabajo de desarrollo avanzados. La funcionalidad principal que ofrece es la capacidad de realizar búsquedas semánticas y obtener datos contextualmente pertinentes de bases de conocimiento estructuradas. Esta integración dota a los asistentes de IA de capacidades mejoradas para la recuperación de conocimiento, apoyando tareas como responder preguntas, proporcionar referencias e integrar conocimiento externo en aplicaciones impulsadas por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en la documentación disponible.

Lista de Recursos

No hay recursos explícitos documentados en los archivos del repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

• retrieve: Permite consultar la base de conocimiento de Ragie para obtener información relevante. Esta es la principal y única herramienta expuesta por el Servidor Ragie MCP.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Consulta de Base de Conocimiento: Los desarrolladores pueden usar el servidor para realizar búsquedas semánticas dentro de una base de conocimiento Ragie, recuperando información relevante para sus consultas.
• Aumento de IA: Permite que asistentes y agentes de IA complementen sus respuestas con hechos o contexto obtenidos de la base de conocimiento.
• Investigación Automatizada: Ayuda a automatizar la recopilación de información para tareas de investigación, documentación o análisis aprovechando las capacidades de recuperación de Ragie.
• Generación de Respuestas Contextuales: Mejora aplicaciones impulsadas por LLM proporcionando conocimientos actualizados o específicos de dominio que no están presentes de forma inherente en el modelo.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js (>= 18) instalado.
2. Obtén tu clave API de Ragie.
3. Edita o crea el archivo de configuración MCP en Windsurf.
4. Añade el servidor Ragie MCP con el siguiente fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Guarda los cambios y reinicia Windsurf. Verifica que el servidor esté en funcionamiento.

Claude

1. Instala Node.js (>= 18).
2. Adquiere tu clave API de Ragie.
3. Actualiza la configuración MCP de Claude.
4. Inserta la configuración del servidor Ragie MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Reinicia el cliente Claude y asegúrate de la conectividad.

Cursor

1. Confirma que Node.js (>= 18) está configurado.
2. Obtén la clave API de Ragie.
3. Edita la configuración de Cursor para servidores MCP.
4. Añade:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js (>= 18) esté presente.
2. Consigue tu clave API de Ragie.
3. Abre el archivo de configuración MCP de Cline.
4. Añade:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Guarda el archivo y reinicia Cline.

Protección de Claves API:
Proporciona siempre el RAGIE_API_KEY a través de variables de entorno, no directamente en el código fuente o archivos de configuración.
Ejemplo:

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

Cómo utilizar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo 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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “ragie” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor Ragie MCP está muy enfocado y es fácil de configurar, con documentación clara para la integración de herramientas y la seguridad de la clave API. Sin embargo, actualmente solo ofrece una herramienta, no tiene plantillas explícitas de prompts o recursos y carece de detalles sobre características avanzadas como roots o sampling.

Puntuación MCP

Valoración:
Según las tablas anteriores, calificaríamos el Servidor Ragie MCP con un 5/10. Tiene una buena licencia, está claramente documentado y es simple, pero limitado en alcance y extensibilidad debido a la ausencia de prompts, recursos, roots o sampling. Es adecuado para la recuperación básica de bases de conocimiento, pero no para flujos de trabajo complejos que requieran características de protocolo más avanzadas.