Ragie MCPサーバー

「Ragie」MCPサーバーは何をしますか？

Ragie MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとRagieのナレッジベース取得システムのインターフェイスとして機能します。MCPを実装することで、AIモデルがRagieナレッジベースにクエリを実行し、開発ワークフローを支援するための関連情報を取得できるようになります。主な機能は、セマンティック検索を行い、構造化ナレッジベースからコンテキストに即したデータを取得することです。この統合により、AIアシスタントのナレッジ取得能力が強化され、質問への回答、参考情報の提示、外部知識の組み込みなどをAI主導のアプリケーションで実現できます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリファイルまたはREADMEに明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

• retrieve: Ragieナレッジベースにクエリを実行し、関連情報を取得できます。Ragie MCPサーバーが提供する主要かつ唯一のツールです。

このMCPサーバーのユースケース

• ナレッジベースクエリ: 開発者はRagieナレッジベース内でセマンティック検索を実行し、自分のクエリに関連する情報を取得できます。
• AI拡張: AIアシスタントやエージェントが、ナレッジベースから取得した事実やコンテキストで応答を補強できます。
• 自動リサーチ: Ragieの取得機能を活用し、リサーチやドキュメント作成、分析作業の情報収集を自動化します。
• コンテキスト回答生成: モデルに本来備わっていない最新またはドメイン特化の知識を提供し、LLMアプリケーションを強化します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js (>= 18) がインストールされていることを確認します。
2. Ragie APIキーを取得します。
3. WindsurfでMCP設定ファイルを編集または作成します。
4. 以下のJSONスニペットでRagie MCPサーバーを追加します:

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

5. 変更を保存し、Windsurfを再起動します。サーバーが稼働していることを確認してください。

Claude

1. Node.js (>= 18) をインストールします。
2. Ragie APIキーを取得します。
3. Claude MCP設定を更新します。
4. 次のRagie MCPサーバー設定を挿入します:

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

5. Claudeクライアントを再起動し、接続を確認します。

Cursor

1. Node.js (>= 18) がセットアップされていることを確認します。
2. Ragie APIキーを取得します。
3. CursorのMCPサーバー設定を編集します。
4. 次を追加します:

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

5. 保存してCursorを再起動します。

Cline

1. Node.js (>= 18) がインストールされていることを確認します。
2. Ragie APIキーを取得します。
3. ClineのMCPサーバー設定ファイルを開きます。
4. 次を追加します:

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

5. ファイルを保存し、Clineを再起動します。

APIキーのセキュリティについて:
RAGIE_API_KEYは必ず環境変数として指定し、ソースコードや設定ファイルに直接記載しないでください。
例:

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

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでのMCP利用

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、次のJSONフォーマットでMCPサーバーの詳細を入力します:

{
  "ragie": {
    "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をツールとして使用できるようになり、すべての機能・能力にアクセスできます。“ragie"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

所感

Ragie MCPサーバーは非常に特化しており、セットアップも簡単で、ツール統合やAPIキーのセキュリティに関するドキュメントも明確です。ただし、現状ではツールは1つのみ、プロンプトやリソースのテンプレートはなく、rootsやサンプリングといった高度な機能の記載もありません。

MCPスコア

評価:
上記の内容から、Ragie MCPサーバーの評価は5/10とします。ライセンス、ドキュメント、シンプルさは優れていますが、プロンプトやリソース、roots、サンプリング等がないため、範囲や拡張性には制限があります。基本的なKB取得には最適ですが、より高度なプロトコル機能が必要な複雑なワークフローには向きません。