
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Integreer Ragie MCP Server met FlowHunt om je AI-agenten directe toegang te geven tot relevante, gestructureerde kennisbankinhoud via semantische opvraging.
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.
Er worden geen prompt-templates genoemd in de beschikbare documentatie.
Er zijn geen expliciete resources gedocumenteerd in de beschikbare repository-bestanden of README.
{
"mcpServers": {
"ragie": {
"command": "npx",
"args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
"env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
}
}
}
{
"mcpServers": {
"ragie": {
"command": "npx",
"args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
"env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
}
}
}
{
"mcpServers": {
"ragie": {
"command": "npx",
"args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
"env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
}
}
}
{
"mcpServers": {
"ragie": {
"command": "npx",
"args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
"env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
}
}
}
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"
}
}
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:
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.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschrijving aanwezig in README |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates genoemd |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resources gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ✅ | Eén tool: retrieve |
Beveiliging API-sleutels | ✅ | Gebruik van env variabele: RAGIE_API_KEY |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen melding van sampling-ondersteuning |
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.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 9 |
Aantal Stars | 21 |
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.
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.
Het biedt één enkele tool genaamd 'retrieve', waarmee je een Ragie kennisbank kunt doorzoeken en relevante informatie kunt ophalen via semantische zoekopdrachten.
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.
Stel je RAGIE_API_KEY altijd in via omgevingsvariabelen in je configuratiebestanden, en plaats ze nooit rechtstreeks in je broncode.
Nee, de huidige versie biedt geen expliciete prompt-templates of resource-definities. De primaire focus ligt op kennisopvraging.
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.
Geef je AI-workflows een boost met Ragie’s krachtige kennisbank-opvraging. Integreer nu voor slimmere, meer contextuele AI-agenten.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Kagi MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en Kagi's geavanceerde zoek- en samenvattingshulpmiddelen, waardoor LLM's toegang krijgen tot realtime, h...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...