Ragie MCP 서버

“Ragie” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Ragie MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Ragie의 지식 베이스 검색 시스템 사이의 인터페이스 역할을 합니다. MCP를 구현하여 이 서버는 AI 모델이 Ragie 지식 베이스를 쿼리할 수 있게 해주며, 개발 워크플로우를 지원하는 관련 정보의 검색을 가능하게 합니다. 주요 기능은 시맨틱 검색을 수행하고 구조화된 지식 베이스에서 맥락적으로 적합한 데이터를 가져오는 것입니다. 이 통합을 통해 AI 어시스턴트는 지식 검색 능력이 강화되어, 질문에 답변하거나 참고자료를 제공하고, 외부 지식을 AI 기반 애플리케이션에 통합하는 등의 작업을 지원할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

공개된 저장소 파일이나 README에서 별도의 리소스가 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

• retrieve: Ragie 지식 베이스에서 관련 정보를 쿼리할 수 있습니다. Ragie MCP 서버가 노출하는 주요·유일한 도구입니다.

MCP 서버 활용 사례

• 지식 베이스 쿼리: 개발자는 Ragie 지식 베이스 내에서 시맨틱 검색을 실시해, 쿼리와 관련된 정보를 가져올 수 있습니다.
• AI 확장: AI 어시스턴트 및 에이전트가 지식 베이스에서 가져온 사실이나 맥락으로 응답을 보완할 수 있습니다.
• 자동화된 리서치: Ragie의 검색 기능을 활용해 리서치, 문서화, 분석 작업의 정보 수집을 자동화할 수 있습니다.
• 맥락 기반 답변 생성: LLM 기반 애플리케이션에 모델에 내재되어 있지 않은 최신 정보나 도메인 특화 지식을 제공하여 답변의 품질을 높입니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js(18 이상)가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Ragie API 키를 발급받으세요.
3. Windsurf에서 MCP 설정 파일을 새로 만들거나 편집하세요.
4. 아래 JSON 스니펫으로 Ragie MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 변경사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js(18 이상)을 설치하세요.
2. Ragie API 키를 발급받으세요.
3. Claude MCP 설정을 업데이트하세요.
4. 아래와 같이 Ragie MCP 서버 설정을 삽입하세요:

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

5. Claude 클라이언트를 재시작하고 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js(18 이상)가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Ragie API 키를 발급받으세요.
3. Cursor의 MCP 서버 설정을 편집하세요.
4. 아래와 같이 추가하세요:

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

5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Node.js(18 이상)가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Ragie API 키를 발급받으세요.
3. Cline의 MCP 서버 설정 파일을 여세요.
4. 아래와 같이 추가하세요:

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

5. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안 지침:
항상 RAGIE_API_KEY를 환경 변수로 제공하고, 소스 코드나 설정 파일에 직접 입력하지 마세요.
예시:

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

플로우에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 영역에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “ragie"를 실제 MCP 서버 이름으로 바꾸고, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 교체해야 합니다.

개요

에디터 의견

Ragie MCP 서버는 목적이 명확하고 설치가 쉬우며, 도구 통합과 API 키 보안을 위한 문서가 잘 작성되어 있습니다. 하지만 현재는 도구 1개만 제공하고, 프롬프트·리소스 템플릿이나 루트, 샘플링 등 고급 기능에 대한 설명이 없습니다.

MCP 점수

평가:
위 표를 바탕으로 Ragie MCP 서버의 평점은 5/10입니다. 라이선스가 명확하고 문서가 잘 되어 있으며 단순하지만, 프롬프트·리소스·루트·샘플링 등 확장성과 풍부한 프로토콜 기능이 부족합니다. 단순한 KB 검색에는 적합하나, 복잡한 워크플로우나 고급 기능이 필요한 경우에는 한계가 있습니다.