「Graphlit」MCPサーバーは何をするのか？

Graphlit MCP（Model Context Protocol）サーバーは、MCPクライアントとGraphlitプラットフォーム間のブリッジとして機能し、多種多様な外部データソースやサービスとのシームレスな統合を可能にします。その主な目的は、Slack、Discord、ウェブサイト、Google Drive、メール、Jira、Linear、GitHubなどのプラットフォームから多様なコンテンツを集約・インデックス化し、検索可能なRAG対応（取得拡張生成）ナレッジベースへと変換することです。サーバーはドキュメント、ウェブページ、音声、動画の取り込みをサポートし、コンテンツの自動抽出や書き起こしによる効率的な検索が可能です。ウェブクローリングや検索などのツールを内蔵し、Graphlit MCPサーバーはAIアシスタントや開発者が大規模なナレッジリポジトリを操作・管理できるようにし、ドキュメント検索・自動抽出・マルチソース集約などの高度なワークフローを人気の開発環境で実現します。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには、明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルに明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• Query Contents：取り込まれたナレッジベースからコンテンツを検索・取得します。
• Query Collections：特定のデータやドキュメントコレクションを検索します。
• Query Feeds：Graphlitに統合された各種フィードを取得・検索します。
• Query Conversations：各プラットフォームの会話記録を検索・アクセスします。
• Retrieve Relevant Sources：クエリやコンテキストに関連する情報源を探します。
• Retrieve Similar Images：指定した画像に視覚的に類似した画像を検索します。
• Visually Describe Image：画像の内容をテキストで記述します。
• Prompt LLM Conversation：RAGワークフローのためにLLMベースの会話を開始／継続します。
• Extract Structured JSON from Text：非構造テキストデータを構造化JSON形式に変換します。
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio)：コンテンツをElevenLabsを使って音声に変換します。
• Publish as Image (OpenAI Image Generation)：OpenAIを使ってプロンプトから画像を生成します。
• Files, Web Pages, Messages, Posts, Emails, Issues, Text, Memory (Short-Term)：これらのコンテンツタイプをGraphlitに取り込みます。
• Web Crawling：自動ウェブクローリングでウェブデータを取り込みます。
• Data Connectors：さまざまな取り込み用統合機能：
  • Microsoft Outlookメール
  • Googleメール
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • ポッドキャスト（RSS）

このMCPサーバーのユースケース

• エンタープライズナレッジ管理：社内ドキュメントやコミュニケーション、各種リソースを統合・検索可能なナレッジベースに集約し、簡単な検索やRAGワークフローを実現。
• 自動コンテンツ取り込み＆検索：ドキュメント、ウェブページ、メールなどを自動で取り込み、即座にAIアシスタントや開発者が検索・利用できる状態に。
• マルチソースRAG（取得拡張生成）：LLMが多様なデータソースから最新かつコンテキスト豊富な情報を引き出し、AI生成結果の精度や関連性を向上。
• クロスプラットフォームデータ統合：Slack、Jira、GitHub、Google Driveなどのツールとシームレスに接続・同期し、プロジェクトや製品管理を統合的にサポート。
• コンテンツ公開＆変換：取り込んだコンテンツを音声や画像など別の形式に変換したり、構造化データとして抽出してさらなる処理や公開に利用。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを探すか作成します。
3. 設定ファイルのmcpServersセクションにGraphlit MCPサーバーのエントリーを追加します：

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. Graphlit MCPサーバーが起動しアクセス可能であることを確認します。

APIキーの安全な管理

APIキーには環境変数を利用してください：

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

Claude

1. Node.jsが未導入の場合はインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. 下記のようにGraphlit MCPサーバーを追加します：

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. 接続済みMCPサーバー一覧に表示されているか確認します。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. 以下のMCPサーバー設定を挿入します：

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

4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. 利用可能なツールにGraphlit MCPが表示されることを確認します。

Cline

1. システムにNode.jsが利用可能であることを確認します。
2. Clineの設定ファイルにアクセスします。
3. 下記のようにGraphlit MCPサーバーを追加します：

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバー統合が有効であることを検証します。

注意：APIキー等の機密情報は、上記Windsurf例のように必ず環境変数で安全に管理してください。

フロー内でこのMCPを利用する方法

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPサーバーのすべての機能と能力へアクセスできるようになります。“graphlit"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

Rootsサポート：ドキュメントに明示的な記述はありません。

所感

Graphlit MCPサーバーは、ツール機能や統合方法のガイドが充実しており、プロンプトテンプレートやMCPリソースの明示的なドキュメントは不足しています。LICENSEの存在や活発な開発、GitHubでの高いエンゲージメントからも、ナレッジ管理やRAG用途において有力な選択肢となりますが、リソースやプロンプトのドキュメントがない点は一部シナリオでの即時適用性を制限する可能性があります。

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