Serveur MCP Ragie

Que fait le serveur MCP “Ragie” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Ragie sert d’interface entre les assistants IA et le système de récupération des bases de connaissances de Ragie. En implémentant le MCP, ce serveur permet aux modèles IA d’interroger une base de connaissances Ragie, facilitant ainsi la récupération d’informations pertinentes pour soutenir des workflows de développement avancés. Sa fonctionnalité principale est la possibilité d’effectuer une recherche sémantique et de récupérer des données contextuellement pertinentes à partir de bases de connaissances structurées. Cette intégration dote les assistants IA de capacités accrues de récupération de connaissances, pour des tâches telles que répondre à des questions, fournir des références, ou intégrer des informations externes dans des applications pilotées par l’IA.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation disponible.

Liste des Ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans les fichiers du dépôt ou le README.

Liste des Outils

• retrieve : Permet d’interroger la base de connaissances Ragie pour obtenir des informations pertinentes. Il s’agit de l’outil principal et unique exposé par le serveur MCP Ragie.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Interrogation de base de connaissances : Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour effectuer des recherches sémantiques dans une base de connaissances Ragie, et récupérer des informations pertinentes.
• Augmentation IA : Permet aux assistants et agents IA de compléter leurs réponses avec des faits ou du contexte issus de la base de connaissances.
• Recherche automatisée : Facilite l’automatisation de la collecte d’informations pour la recherche, la documentation ou l’analyse, en exploitant les capacités de récupération de Ragie.
• Génération de réponses contextuelles : Améliore les applications pilotées par LLM en leur fournissant des connaissances à jour ou spécifiques à un domaine, non présentes dans le modèle lui-même.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (>= 18) est installé.
2. Obtenez votre clé API Ragie.
3. Modifiez ou créez le fichier de configuration MCP dans Windsurf.
4. Ajoutez le serveur MCP Ragie avec l’extrait JSON suivant :

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

5. Enregistrez les modifications et redémarrez Windsurf. Vérifiez que le serveur fonctionne.

Claude

1. Installez Node.js (>= 18).
2. Récupérez votre clé API Ragie.
3. Mettez à jour la configuration MCP de Claude.
4. Insérez la configuration du serveur MCP Ragie :

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

5. Redémarrez le client Claude et vérifiez la connectivité.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js (>= 18) est bien installé.
2. Obtenez la clé API Ragie.
3. Modifiez la configuration des serveurs MCP pour Cursor.
4. Ajoutez :

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

5. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js (>= 18) est présent.
2. Récupérez votre clé API Ragie.
3. Ouvrez le fichier de configuration du serveur MCP de Cline.
4. Ajoutez :

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

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API :
Fournissez toujours la variable RAGIE_API_KEY via les variables d’environnement, et non directement dans le code source ou les fichiers de configuration.
Exemple :

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

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 flux et connectez-le à votre agent IA :

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

{
  "ragie": {
    "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. Pensez à remplacer “ragie” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur MCP Ragie est très ciblé et facile à mettre en place, avec une documentation claire pour l’intégration de l’outil et la sécurité des clés API. Cependant, il n’offre actuellement qu’un seul outil, aucun modèle de prompt ni ressource explicite, et peu de détails sur les fonctionnalités avancées telles que les racines ou l’échantillonnage.

Score du MCP

Note :
Sur la base des tableaux ci-dessus, nous attribuons au serveur MCP Ragie la note de 5/10. Il est bien licencié, clairement documenté et simple, mais limité en termes de portée et d’extensibilité, en l’absence de prompts, ressources, racines ou échantillonnage. Il est adapté à la récupération basique de bases de connaissances, mais pas aux workflows complexes nécessitant des fonctionnalités de protocole plus riches.