Minimalistisk vektor av SaaS-integrasjonsmiljø for Graphlit MCP Server

AI-agent for Graphlit MCP Server

Integrer Graphlit Model Context Protocol (MCP) Server sømløst for å forene og søke kunnskap på tvers av Slack, Discord, nettsider, Google Drive, e-post, Jira, GitHub og mer. Innhent, ekstraher og hent rikholdig innhold umiddelbart, og gjør kunnskapsbasene dine klare for RAG og søk for produkt- og utviklerarbeidsflyter. Automatiser innhenting, transkripsjon, utvinning og publisering – alt med avanserte koblinger og nettverktøy.

Book en demo Prøv FlowHunt gratis

Vektorikonsett som viser skylagringskoblinger for SaaS og kunnskapsinnhenting

Enhetlig kunnskapsinnhenting og -henting

Innhent strukturert og ustrukturert data fra Slack, Discord, e-post, Jira, Linear, GitHub, Google Drive og mer. Søk og hent umiddelbart i enhver MCP-klient, og gjør kunnskapsbasene dine klare for RAG for produkt- og utviklingsteamet.

Innhenting fra flere kilder.: Innhent automatisk filer, meldinger, e-poster, saker og dokumenter fra en rekke koblinger, inkludert Google Drive, Slack, Discord, Jira, GitHub og mer.
Kraftig søk og henting.: Aktiver raskt, semantisk søk og henting av relevant kunnskap, dokumenter og samtaler på tvers av alle tilkoblede datakilder.
Lyd- og video-transkripsjon.: Transkriber lyd- og videofiler automatisk til søkbar tekst for bedre kunnskapsoppdagelse.
Dokumentkonvertering.: Ekstraher og konverter PDF, DOCX, PPTX og HTML til Markdown for standardisert, søkbar lagring.

Minimalistisk SaaS-vektor med LLM- og utvinningsikoner

Avanserte RAG- og utvinningsverktøy

Gi teamene dine Retrieval-Augmented Generation (RAG) og strukturert datautvinning. Start LLM-drevne samtaler, ekstraher strukturert JSON fra tekst, og publiser som lyd eller bilder – og automatiser kunnskapsarbeidsflyter.

LLM-samtale og RAG.: Start LLM-drevne samtaler med kontekst fra din innhentede data for smartere, retrieval-augmented svar.
Strukturert datautvinning.: Ekstraher strukturert JSON fra ustrukturert tekst og dokumenter, og effektiviser videre automatisering.
Fleksibel publisering.: Publiser utvunnet innsikt som lyd eller bilder ved hjelp av integrerte AI-tjenester.

Automatiserings- og varslingsikoner for SaaS

Automatisering, varsler og nettverktøy

Automatiser operasjoner, administrer datakoblinger og hold deg informert med innebygde varsler. Bruk avansert nettsøk, web crawling, kartlegging og skjermbildeverktøy for å holde kunnskapsbasen din oppdatert og handlingsdyktig.

Automatiserte operasjoner.: Konfigurer, opprett og administrer samlinger, feeds og arbeidsflyter med robuste automatiseringsverktøy.
Integrerte varsler.: Hold deg oppdatert med varsler via Slack, e-post, webhook og Twitter/X for viktige prosjekthendelser.
Web crawling og søk.: Dra nytte av innebygd web crawling, søk, kartlegging og skjermbildeverktøy for å holde kunnskapen din oppdatert.

MCP-INTEGRASJON

Tilgjengelige Graphlit MCP-integrasjonsverktøy

Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Graphlit MCP-integrasjonen:

query_contents: Søk og filtrer innhold i kunnskapsbasen for å finne relevante dokumenter og data.
query_collections: Søk i samlinger for å identifisere og hente gruppert innhold effektivt.
query_feeds: Spørr feeds for å oppdage og samle informasjon fra ulike innhentede kilder.
query_conversations: Søk og hent samtaler, slik at du kan utforske tråder og meldinger.
retrieve_relevant_sources: Hent kilder som er mest relevante for en spørring og støtt kontekstbevisst tilgang til informasjon.
retrieve_similar_images: Finn og returner bilder som visuelt ligner på et gitt referansebilde.
visually_describe_image: Generer en visuell beskrivelse av et bilde for tilgjengelighet eller innholdsforståelse.
extract_structured_json_from_text: Ekstraher strukturert JSON-data fra ustrukturert tekst for videre behandling.
ingest_files: Legg til filer i ulike formater i Graphlit-prosjektet ditt for indeksering og henting.
ingest_web_pages: Innhent nettsider ved å crawle URL-er og trekke ut innholdet til kunnskapsbasen.
ingest_messages: Importer meldinger fra chat-plattformer og kommunikasjonssystemer for sentralisert tilgang.
ingest_posts: Innhent innlegg fra støttede plattformer og lagre dem for søk og senere referanse.
ingest_emails: Legg til e-postmeldinger fra tilkoblede kontoer i kunnskapslageret ditt.
ingest_issues: Innhent saker fra prosjektstyringssystemer som Jira, Linear eller GitHub Issues.
ingest_text: Legg til vilkårlige tekstoppføringer direkte i kunnskapsbasen din.
ingest_memory: Lagre korttidsminne for rask gjenkalling og kontekstbevaring.
create_collection: Opprett nye samlinger for å organisere og gruppere relatert innhold.
add_contents_to_collection: Legg til eksisterende innholdselementer i en spesifisert samling for organisering.
remove_contents_from_collection: Fjern spesifikt innhold fra en samling uten å slette originaldataene.
delete_collections: Slett én eller flere samlinger og administrer din organisatoriske struktur.
delete_feeds: Slett feeds som ikke lenger er nødvendige fra kunnskapsbasen.
delete_contents: Fjern spesifikke innholdselementer fra prosjektet ditt permanent.
delete_conversations: Slett samtaler for å administrere datalagring og personvern.
is_feed_done: Sjekk status for en feed for å overvåke innhentingsfremdrift.
is_content_done: Verifiser om innhenting eller behandling av innhold er fullført for et bestemt element.
list_slack_channels: List opp alle tilgjengelige Slack-kanaler koblet til prosjektet ditt.
list_microsoft_teams_teams: List opp Microsoft Teams-team for integrasjon og datainnhenting.
list_microsoft_teams_channels: List opp alle kanaler i Microsoft Teams-miljøer.
list_sharepoint_libraries: List opp SharePoint-dokumentbiblioteker som er tilgjengelige via integrasjonen.
list_sharepoint_folders: List opp mapper i SharePoint for målrettede innholdsoperasjoner.
list_linear_projects: List tilgjengelige Linear-prosjekter for synkronisering av saker og oppgaver.
list_notion_databases: List opp Notion-databaser for utvinning eller oppdatering av strukturert informasjon.
list_notion_pages: List opp alle Notion-sider tilknyttet workspace-et ditt.
list_dropbox_folders: List opp Dropbox-mapper tilgjengelig for datainnhenting eller administrasjon.
list_box_folders: List opp Box-mapper for å muliggjøre integrasjon mellom skylagring.
list_discord_guilds: List opp Discord-guilds (servere) for melding- og kanaloperasjoner.
list_discord_channels: List opp kanaler i Discord-guilds for innhenting eller varsler.
list_google_calendars: List opp Google-kalendere for utvinning av hendelser eller integrasjon.
list_microsoft_calendars: List opp Microsoft-kalendere for planlegging og datahenting.
web_crawling: Crawl nettsteder for å innhente og indeksere nettsider automatisk.
web_search: Utfør web- og podkastsøk for å utvide informasjonskildene dine.
web_mapping: Kartlegg nettstrukturer og lenker for innholdsoppdagelse og crawling-strategier.
screenshot_page: Ta og lagre skjermbilder av nettsider for visuell arkivering.
publish_as_audio: Publiser innhold som lyd ved hjelp av ElevenLabs-lydsynte.
publish_as_image: Generer og publiser bilder fra tekst ved hjelp av OpenAI-bildegenerering.
prompt_llm_conversation: Start LLM-drevne samtaler for spørsmålsbesvarelse og kontekstuell RAG.
configure_project: Konfigurer prosjektinnstillinger og legitimasjon for tilpasset integrasjon.
notifications_slack: Send varsler til Slack-kanaler for varslinger og oppdateringer.
notifications_email: Send e-postvarsler basert på hendelser eller endringer i arbeidsflyten.
notifications_webhook: Utløs utgående webhook-varsler til eksterne systemer.
notifications_twitter: Varsle via Twitter/X for sanntidspublisering og varsling.

Gi arbeidsflyten din et løft med Graphlit MCP Server

Integrer alle verktøyene og kunnskapskildene dine i en samlet, søkbar og RAG-klar plattform. Opplev sømløs innhenting, henting og publisering på tvers av Slack, Discord, GitHub, Google Drive og mer – direkte i din favoritt-IDE.

Get started Lær mer

Hva er Graphlit

Graphlit er en administrert kunnskaps-API-plattform utviklet for å gjøre det enklere for utviklere og bedrifter å bygge kunnskapsdrevne AI-applikasjoner effektivt. Den tilbyr innhenting, minne og henting for AI-apper og -agenter, og gjør det enklere å ekstrahere, transformere og laste (ETL) data for store språkmodeller (LLM) via webskraping, filopplasting og API-integrasjoner. Graphlit gir brukere muligheten til å utnytte multimodal AI og LLM-er, og omdanner ustrukturert data til intelligente, handlingsrettede innsikter. Med sitt API-først, skybaserte fokus strømlinjeformer Graphlit prosessen med å strukturere og lagre kunnskap fra dokumenter, nettsteder og andre datakilder, og gir robust støtte for AI-drevne arbeidsflyter.

Funksjonalitet

Hva vi kan gjøre med Graphlit

Graphlit muliggjør et bredt spekter av funksjonalitet for AI-agenter, utviklere og virksomheter ved å tilby kraftige API-er for innhenting, behandling og henting av kunnskap fra ulike datakilder. Her er noen av hovedtingene du kan gjøre med Graphlit:

Automatisert datainnhenting: Ekstraher og strukturer kunnskap sømløst fra dokumenter, nettsider og API-er.
Minne og henting for AI: Gi AI-agentene dine vedvarende minne og avanserte hentemuligheter.
Multimodal databehandling: Håndter tekst, bilder og andre datatyper for å lage rike, kontekstuelle kunnskapsbaser.
Webskraping for LLM: Innhent oppdatert informasjon for store språkmodeller med integrerte webskrapeverktøy.
API-først integrasjon: Innebygg enkelt kunnskapsstyring i dine egne apper, agenter eller AI-arbeidsflyter.

Hvordan AI-agenter drar nytte av Graphlit

AI-agenter kan utnytte Graphlits plattform for å forbedre minne, kontekst og beslutningstaking ved å få tilgang til strukturert, sanntids og multimodal kunnskap. Dette gjør det mulig for agenter å gi mer presise svar, opprettholde kontekst over lengre interaksjoner og integrere innsikt fra ulike kilder inkludert dokumenter, nettsider og API-er. Ved å automatisere innhenting og henting blir AI-agenter som bruker Graphlit mer autonome, pålitelige og effektive i oppgaver som kundestøtte, forskning og beslutningsautomatisering.