Langflow-DOC-QA-SERVER MCP-server

Hva gjør “Langflow-DOC-QA-SERVER” MCP-serveren?

Langflow-DOC-QA-SERVER er en Model Context Protocol (MCP) server laget for dokumentspørsmål-og-svar (Q&A)-oppgaver, drevet av Langflow. Den fungerer som en bro mellom AI-assistenter og en Langflow-backend, slik at brukere kan søke i dokumenter på en strømlinjeformet måte. Ved å utnytte MCP eksponerer denne serveren dokument Q&A-funksjonalitet som verktøy og ressurser som kan nås av AI-klienter, og muliggjør dermed avanserte utviklingsarbeidsflyter. Utviklere kan integrere dokumenthenting, spørsmål/svar og interaksjon med store språkmodeller (LLMs) i sine applikasjoner, noe som gjør det enklere å øke produktiviteten i oppgaver som dokumentsøk, støtteautomatisering og informasjonsuttrekk.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er dokumentert i depotet eller README.

Liste over ressurser

Ingen spesifikke ressurser er dokumentert eller oppført i depotet eller README.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøy er oppført i en server.py eller tilsvarende serverfil i tilgjengelig dokumentasjon eller filliste.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Dokumentsøk og Q&A
  Integrer naturlig språk-søk over dokumenter for umiddelbare svar og forbedret tilgang til organisasjonskunnskap.
• Automatiserte support-boter
  Bruk serveren som backend for boter som svarer på brukerens spørsmål basert på opplastet eller indeksert dokumentasjon.
• Kunnskapsforvaltning
  La team trekke ut informasjon fra store dokumentmengder og øke produktiviteten.
• Arbeidsflytautomatisering
  Automatiser repeterende research eller informasjonsinnhenting ved å bygge inn dokument Q&A i arbeidsflyter.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at nødvendige forutsetninger er installert (f.eks. Node.js, Langflow-backend).
2. Åpne din Windsurf-konfigurasjonsfil.
3. Legg til Langflow-DOC-QA-SERVER MCP-serveren med følgende JSON-utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "langflow-doc-qa": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Sikre API-nøkler

Bruk miljøvariabler for å sikre API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "langflow-doc-qa": {
      "command": "npx",
      "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer nødvendige avhengigheter.
2. Finn Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen som vist ovenfor.
4. Start Claude på nytt.
5. Bekreft tilkobling til Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Forbered Langflow-backenden og installer Node.js om nødvendig.
2. Rediger Cursor-konfigurasjonen.
3. Sett inn MCP-serverkonfigurasjonen i JSON.
4. Lagre endringer og start Cursor på nytt.
5. Test serverintegrasjonen.

Cline

1. Sørg for at alle forutsetninger er oppfylt.
2. Oppdater Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til MCP-serverens JSON-konfigurasjon.
4. Start Cline på nytt for at endringene skal tre i kraft.
5. Valider integrasjonen.

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen setter du inn detaljer om din MCP-server med dette JSON-formatet:

{
  "langflow-doc-qa": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “langflow-doc-qa” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP er en minimalistisk, demonstrasjonsfokusert server som tydelig forklarer formål og oppsett, men mangler dokumentasjon på prompt-maler, ressurser og verktøy. Oppsettsinstruksjonene er generiske og følger standard MCP-konvensjoner. Dette begrenser nytteverdien ut av boksen, men gjør det til et tydelig eksempel for grunnleggende integrasjon.

MCP-score

Vurdering: 4/10 — Prosjektet er velavgrenset og åpen kildekode, men mangler detaljert dokumentasjon om MCP-spesifikke funksjoner, ressurser og verktøy.