Intégration du serveur Graphlit MCP

Que fait le serveur “Graphlit” MCP ?

Le serveur Graphlit MCP (Model Context Protocol) sert de passerelle entre les clients MCP et la plateforme Graphlit, permettant une intégration transparente avec un large éventail de sources de données et services externes. Son objectif principal est d’agréger, d’indexer et de rendre consultable des contenus variés issus de plateformes comme Slack, Discord, sites web, Google Drive, email, Jira, Linear et GitHub, en les transformant en une base de connaissances unifiée, prête pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Le serveur prend en charge l’ingestion de documents, pages web, audio et vidéo — extrayant ou transcrivant automatiquement le contenu pour une récupération efficace. Avec des outils intégrés d’exploration web, de recherche, et plus, le serveur Graphlit MCP donne aux assistants IA et aux développeurs la capacité d’interagir avec et de gérer de grands référentiels de connaissances, permettant des workflows avancés tels que la recherche documentaire, l’extraction automatisée et l’agrégation multi-source au sein d’environnements de développement populaires.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est détaillée dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Liste des outils

• Rechercher du contenu : Rechercher et récupérer du contenu depuis la base de connaissances ingérée.
• Rechercher dans des collections : Interroger des collections spécifiques de données ou de documents.
• Rechercher dans des flux : Récupérer et rechercher dans divers flux intégrés à Graphlit.
• Rechercher dans les conversations : Accéder et rechercher dans les historiques de conversations sur différentes plateformes.
• Récupérer des sources pertinentes : Trouver des sources pertinentes pour une requête ou un contexte.
• Trouver des images similaires : Localiser des images visuellement similaires à une image fournie.
• Décrire visuellement une image : Générer une description textuelle d’une image.
• Démarrer une conversation LLM : Initier ou poursuivre une conversation basée sur un LLM pour les workflows RAG.
• Extraire du JSON structuré depuis un texte : Convertir des données textuelles non structurées en format JSON structuré.
• Publier en audio (ElevenLabs Audio) : Convertir du contenu en audio via ElevenLabs.
• Publier en image (génération d’image OpenAI) : Générer des images à partir de prompts via OpenAI.
• Fichiers, pages web, messages, posts, emails, tickets, texte, mémoire (court terme) : Ingérer ces types de contenu dans Graphlit.
• Exploration web : Effectuer une exploration web automatisée pour ingérer des données web.
• Connecteurs de données : Intégrations pour l’ingestion avec :
  • Email 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)

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion des connaissances en entreprise : Agréger documents internes, communications et ressources de diverses plateformes dans une base de connaissances unifiée et consultable pour une récupération facile et des workflows RAG.
• Ingestion & recherche de contenu automatisées : Ingestion automatique de documents, pages web, emails, etc. — les rendant instantanément consultables et accessibles aux assistants IA ou aux développeurs.
• RAG multi-source : Permettre aux LLM de s’appuyer sur des informations riches en contexte et à jour issues de multiples sources de données, augmentant la précision et la pertinence des sorties IA.
• Intégration de données interplateformes : Connecter et synchroniser sans couture des données d’outils comme Slack, Jira, GitHub et Google Drive, facilitant la gestion de projet et de produit globale.
• Publication & transformation de contenu : Convertir du contenu ingéré dans d’autres formats (audio, images) ou extraire des données structurées pour un traitement ou une publication ultérieurs.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Localisez ou créez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez l’entrée du serveur Graphlit MCP à la section mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur Graphlit MCP fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les clés 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. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez l’entrée du serveur Graphlit MCP comme suit :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez que le serveur est listé parmi vos serveurs MCP connectés.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Insérez la configuration suivante du serveur MCP :

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

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que Graphlit MCP apparaît parmi les outils disponibles.

Cline

1. Confirmez que Node.js est disponible sur votre système.
2. Accédez à votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le serveur Graphlit MCP comme suit :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez l’intégration du serveur MCP.

Remarque : Utilisez toujours des variables d’environnement pour sécuriser les informations sensibles comme les clés API, comme montré dans l’exemple Windsurf ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et en le connectant à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “graphlit” par le véritable nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Support des Roots : Non mentionné explicitement dans la documentation.

Notre avis

Le serveur Graphlit MCP est robuste en termes de fonctionnalités et de guides d’intégration mais manque de documentation explicite sur les modèles de prompt et les ressources MCP. La présence d’une LICENSE, le développement actif et un engagement fort sur GitHub en font un choix solide pour la gestion des connaissances et les cas d’usage RAG, bien que l’absence de documentation sur les ressources et les prompts puisse limiter l’adaptabilité immédiate dans certains contextes.

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