
DocsMCP: Documentatie MCP Server
DocsMCP is een Model Context Protocol (MCP) server die Large Language Models (LLM's) voorziet van realtime toegang tot zowel lokale als externe documentatiebron...
Langflow-DOC-QA-SERVER brengt krachtige document-Q&A naar je AI-stack, waardoor naadloze integratie van zoekopdrachten, ondersteuningsautomatisering en kennisextractie mogelijk wordt voor verhoogde productiviteit.
Langflow-DOC-QA-SERVER is een Model Context Protocol (MCP) server ontworpen voor documentvraag-en-antwoord (Q&A)-taken, aangedreven door Langflow. Het fungeert als brug tussen AI-assistenten en een Langflow-backend, waardoor gebruikers documenten op een gestroomlijnde manier kunnen bevragen. Door gebruik te maken van MCP stelt deze server document-Q&A-mogelijkheden beschikbaar als tools en resources die toegankelijk zijn voor AI-clients, waardoor geavanceerde ontwikkelworkflows mogelijk worden. Ontwikkelaars kunnen documentopvraging, vraagbeantwoording en interactie met grote taalmodellen (LLM’s) integreren in hun applicaties, waardoor het eenvoudiger wordt om de productiviteit te verhogen bij taken zoals documentatiezoekopdrachten, ondersteuningsautomatisering en informatie-extractie.
Er worden geen prompttemplates gedocumenteerd in de repository of README.
Er worden geen specifieke resources gedocumenteerd of vermeld in de repository of README.
Er worden geen expliciete tools vermeld in een server.py of een gelijkwaardig serverbestand in de beschikbare documentatie of bestandslijst.
{
"mcpServers": {
"langflow-doc-qa": {
"command": "npx",
"args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
}
}
}
Gebruik omgevingsvariabelen om API-sleutels te beveiligen:
{
"mcpServers": {
"langflow-doc-qa": {
"command": "npx",
"args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
"langflow-doc-qa": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “langflow-doc-qa” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Aanwezig in README |
Lijst van prompts | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
Lijst van resources | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
Lijst van tools | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Te zien in setupexample |
Steun voor sampling (minder belangrijk) | ⛔ | Niet gedocumenteerd |
De Langflow-DOC-QA-SERVER MCP is een minimale, demonstratiegerichte server die duidelijk zijn doel en installatie uitlegt maar geen documentatie heeft over prompttemplates, resources en tools. De installatie-instructies zijn generiek en gebaseerd op standaard MCP-conventies. Dit beperkt het gebruiksgemak direct uit de doos, maar maakt het wel een helder voorbeeld voor basisintegratie.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Minstens één tool | ⛔ |
Aantal forks | 7 |
Aantal sterren | 11 |
Beoordeling: 4/10 — Het project is goed afgebakend en open source, maar mist rijke documentatie en details over MCP-specifieke functies, resources en tools.
Langflow-DOC-QA-SERVER is een Model Context Protocol (MCP) server ontworpen voor documentvraag-en-antwoord-taken en fungeert als brug tussen AI-assistenten en een Langflow-backend voor geavanceerde documentquery's.
Het maakt documentzoekopdrachten en Q&A mogelijk, voedt geautomatiseerde supportbots, ondersteunt kennisbeheer voor teams en maakt workflowautomatisering mogelijk door document-Q&A in bedrijfsprocessen te integreren.
Voeg de MCP-serverconfiguratie toe aan je workflow zoals beschreven in de installatie-instructies, zorg dat vereiste afhankelijkheden (zoals Node.js en een Langflow-backend) aanwezig zijn. Beveilig API-sleutels met behulp van omgevingsvariabelen.
Nee. De server is gericht op demonstratie en documenteert momenteel geen specifieke prompttemplates, resources of tools.
Ja, het is open source onder de MIT-licentie.
Integreer Langflow-DOC-QA-SERVER in je FlowHunt-workflows voor geavanceerde document-Q&A en kennisbeheer. Ontgrendel directe toegang tot organisatiekennis en automatiseer support.
DocsMCP is een Model Context Protocol (MCP) server die Large Language Models (LLM's) voorziet van realtime toegang tot zowel lokale als externe documentatiebron...
De ONLYOFFICE DocSpace MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en -tools en ONLYOFFICE DocSpace, waardoor veilige, geautomatiseerde documentbeheer, samen...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...