Serveur MCP Langflow-DOC-QA-SERVER

Que fait le serveur MCP “Langflow-DOC-QA-SERVER” ?

Langflow-DOC-QA-SERVER est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour les tâches de questions-réponses (Q&R) sur documents, propulsé par Langflow. Il sert de passerelle entre des assistants IA et un backend Langflow, permettant aux utilisateurs d’interroger des documents de façon fluide. En s’appuyant sur MCP, ce serveur expose les capacités de Q&R documentaire comme des outils et ressources accessibles par des clients IA, permettant ainsi des workflows de développement avancés. Les développeurs peuvent intégrer la recherche documentaire, le questionnement, et l’interaction avec des modèles de langage (LLMs) dans leurs applications, ce qui facilite l’amélioration de la productivité sur des tâches telles que la recherche documentaire, l’automatisation du support et l’extraction d’informations.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans le dépôt ou le README.

Liste des ressources

Aucune ressource spécifique n’est documentée ou listée dans le dépôt ou le README.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est listé dans un fichier server.py ou équivalent dans la documentation ou l’arborescence disponible.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Recherche documentaire et Q&R
  Intégrez la recherche en langage naturel sur des documents pour obtenir des réponses instantanées et améliorer l’accès à la connaissance organisationnelle.
• Bots de support automatisé
  Utilisez le serveur comme backend pour des bots qui répondent aux questions des utilisateurs à partir de documentations indexées ou téléchargées.
• Gestion des connaissances
  Permettez aux équipes d’extraire des informations de grandes collections de documents pour booster leur productivité.
• Automatisation de workflows
  Automatisez les recherches répétitives ou la récupération d’informations en intégrant le Q&R documentaire dans vos processus.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que les prérequis sont installés (par exemple Node.js, backend Langflow).
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Langflow-DOC-QA-SERVER à l’aide du snippet JSON suivant :

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

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur tourne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour sécuriser les clés API :

{
  "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. Installez les dépendances requises.
2. Localisez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP comme ci-dessus.
4. Redémarrez Claude.
5. Confirmez la connexion à Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Préparez le backend Langflow et installez Node.js si besoin.
2. Modifiez la configuration Cursor.
3. Insérez le JSON de configuration du serveur MCP.
4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Testez l’intégration du serveur.

Cline

1. Vérifiez que tous les prérequis sont réunis.
2. Mettez à jour le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez la configuration JSON du serveur MCP.
4. Redémarrez Cline pour prendre en compte les changements.
5. Validez l’intégration.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “langflow-doc-qa” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Langflow-DOC-QA-SERVER est minimaliste, axé démonstration, et explique clairement son but et sa mise en place, mais il manque de documentation sur les modèles de prompts, ressources et outils. Les instructions de configuration sont génériques et reposent sur les conventions MCP standard. Cela limite son utilité clé-en-main mais en fait un bon exemple pour une intégration basique.

Score MCP

Note : 4/10 — Le projet est bien ciblé et open source, mais manque de documentation détaillée et de richesse sur ses fonctionnalités, ressources et outils propres au MCP.