Ragie MCP Server

Integreer Ragie MCP Server met FlowHunt om je AI-agenten directe toegang te geven tot relevante, gestructureerde kennisbankinhoud via semantische opvraging.

Ragie MCP Server

Wat doet de “Ragie” MCP Server?

De Ragie MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als interface tussen AI-assistenten en Ragie’s kennisbank-opvraagsysteem. Door het MCP te implementeren, stelt deze server AI-modellen in staat om een Ragie kennisbank te bevragen, waardoor het ophalen van relevante informatie ter ondersteuning van geavanceerde ontwikkelworkflows mogelijk wordt. De primaire functionaliteit is het uitvoeren van semantische zoekopdrachten en het ophalen van contextueel relevante gegevens uit gestructureerde kennisbanken. Deze integratie verrijkt AI-assistenten met verbeterde mogelijkheden voor kennisopvraging, ter ondersteuning van taken zoals het beantwoorden van vragen, het verstrekken van referenties en het integreren van externe kennis in AI-gedreven toepassingen.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd in de beschikbare documentatie.

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete resources gedocumenteerd in de beschikbare repository-bestanden of README.

Lijst van Tools

  • retrieve: Maakt het mogelijk om de Ragie kennisbank te bevragen naar relevante informatie. Dit is de hoofd- en enige tool die door de Ragie MCP Server wordt aangeboden.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

  • Kennisbank-opvraging: Ontwikkelaars kunnen de server gebruiken om semantisch te zoeken binnen een Ragie kennisbank en informatie op te halen die relevant is voor hun vragen.
  • AI-verrijking: Stelt AI-assistenten en -agenten in staat om hun antwoorden aan te vullen met feiten of context uit de kennisbank.
  • Geautomatiseerd onderzoek: Helpt bij het automatiseren van het verzamelen van informatie voor onderzoek, documentatie of analyse door gebruik te maken van Ragie’s opvragingsmogelijkheden.
  • Contextuele antwoordgeneratie: Versterkt LLM-gedreven toepassingen door ze te voorzien van actuele of domeinspecifieke kennis die niet inherent in het model aanwezig is.

Hoe zet je het op

Windsurf

  1. Zorg dat Node.js (>= 18) is geïnstalleerd.
  2. Verkrijg je Ragie API-sleutel.
  3. Bewerk of maak het MCP-configuratiebestand in Windsurf.
  4. Voeg de Ragie MCP-server toe met het volgende JSON-fragment:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Sla wijzigingen op en herstart Windsurf. Controleer of de server draait.

Claude

  1. Installeer Node.js (>= 18).
  2. Verkrijg je Ragie API-sleutel.
  3. Werk de Claude MCP-configuratie bij.
  4. Voeg de Ragie MCP-serverconfiguratie toe:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Herstart de Claude-client en controleer de verbinding.

Cursor

  1. Controleer of Node.js (>= 18) is geïnstalleerd.
  2. Verkrijg de Ragie API-sleutel.
  3. Bewerk de Cursor-configuratie voor MCP-servers.
  4. Voeg toe:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

  1. Zorg dat Node.js (>= 18) aanwezig is.
  2. Verkrijg je Ragie API-sleutel.
  3. Open het MCP-serverconfiguratiebestand van Cline.
  4. Voeg toe:
    {
      "mcpServers": {
        "ragie": {
          "command": "npx",
          "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
          "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
        }
      }
    }
    
  5. Sla het bestand op en herstart Cline.

API-sleutels beveiligen:
Geef de RAGIE_API_KEY altijd door via omgevingsvariabelen, niet direct in de broncode of configuratiebestanden.
Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je eerst het MCP-component toe aan je flow en verbind je dit met je AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken, met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “ragie” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.


Overzicht

SectieBeschikbaarDetails/Opmerkingen
OverzichtBeschrijving aanwezig in README
Lijst van PromptsGeen prompt-templates genoemd
Lijst van ResourcesGeen expliciete resources gedocumenteerd
Lijst van ToolsEén tool: retrieve
Beveiliging API-sleutelsGebruik van env variabele: RAGIE_API_KEY
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk)Geen melding van sampling-ondersteuning

Onze mening

De Ragie MCP Server is zeer gericht en eenvoudig op te zetten, met duidelijke documentatie voor toolintegratie en API-sleutelbeveiliging. Momenteel biedt het echter slechts één tool, geen expliciete prompt- of resource-templates en ontbreken details over geavanceerde functies zoals roots of sampling.

MCP Score

Heeft een LICENSE✅ (MIT)
Heeft minstens één tool
Aantal Forks9
Aantal Stars21

Beoordeling:
Op basis van bovenstaande tabellen beoordelen wij de Ragie MCP Server met een 5/10. Het is goed gelicenseerd, duidelijk gedocumenteerd en eenvoudig, maar beperkt in omvang en uitbreidbaarheid door het ontbreken van prompts, resources, roots of sampling. Geschikt voor eenvoudige KB-opvraging, maar niet voor complexe workflows die rijkere protocolfuncties vereisen.

Veelgestelde vragen

Wat is de Ragie MCP Server?

De Ragie MCP Server fungeert als brug tussen AI-assistenten en Ragie’s kennisbank, en biedt semantisch zoeken en contextuele opvraging om AI-gedreven toepassingen te versterken.

Welke tool biedt de Ragie MCP Server?

Het biedt één enkele tool genaamd 'retrieve', waarmee je een Ragie kennisbank kunt doorzoeken en relevante informatie kunt ophalen via semantische zoekopdrachten.

Wat zijn veelvoorkomende toepassingen voor Ragie MCP Server?

Typische toepassingen zijn het opvragen van de kennisbank, het verrijken van AI-antwoorden met externe data, geautomatiseerd onderzoek en het genereren van contextuele antwoorden in AI-workflows.

Hoe beveilig ik mijn Ragie API-sleutel?

Stel je RAGIE_API_KEY altijd in via omgevingsvariabelen in je configuratiebestanden, en plaats ze nooit rechtstreeks in je broncode.

Ondersteunt de Ragie MCP Server prompt-templates of resources?

Nee, de huidige versie biedt geen expliciete prompt-templates of resource-definities. De primaire focus ligt op kennisopvraging.

Wat is de algemene beoordeling van de Ragie MCP Server?

De Ragie MCP Server krijgt een score van 5/10—eenvoudig, goed gedocumenteerd en gericht op KB-opvraging, maar beperkt qua uitbreidbaarheid en geavanceerde protocolfuncties.

Probeer Ragie MCP Server met FlowHunt

Geef je AI-workflows een boost met Ragie’s krachtige kennisbank-opvraging. Integreer nu voor slimmere, meer contextuele AI-agenten.

Meer informatie