Agent AI dla serwera Graphlit MCP
Bezproblemowo zintegruj serwer Graphlit Model Context Protocol (MCP), aby zjednoczyć i przeszukiwać wiedzę w Slacku, Discordzie, witrynach, Google Drive, e-mailu, Jira, GitHubie i nie tylko. Natychmiast pobieraj, ekstrahuj i odzyskuj bogate treści, umożliwiając bazy wiedzy gotowe do RAG i przeszukiwalne dla workflowów produktowych i deweloperskich. Automatyzuj pobieranie, transkrypcję, ekstrakcję i publikację, wszystko dzięki zaawansowanym konektorom i narzędziom webowym.
Zjednoczone pobieranie i odzyskiwanie wiedzy
Pobieraj dane strukturalne i niestrukturalne ze Slacka, Discorda, e-maila, Jira, Linear, GitHuba, Google Drive i innych. Wyszukuj i odzyskuj natychmiast w każdym kliencie MCP, zasilając bazy wiedzy gotowe na RAG dla Twoich zespołów produktowych i deweloperskich.
- Pobieranie z wielu źródeł.
- Automatycznie pobieraj pliki, wiadomości, e-maile, zgłoszenia i dokumenty z szerokiej gamy konektorów, w tym Google Drive, Slacka, Discorda, Jira, GitHuba i innych.
- Zaawansowane wyszukiwanie i odzyskiwanie.
- Umożliwiaj szybkie, semantyczne wyszukiwanie i odzyskiwanie istotnej wiedzy, dokumentów i rozmów we wszystkich połączonych źródłach danych.
- Transkrypcja audio i wideo.
- Transkrybuj pliki audio i wideo automatycznie na przeszukiwalny tekst dla lepszego odkrywania wiedzy.
- Konwersja dokumentów.
- Ekstrahuj i konwertuj pliki PDF, DOCX, PPTX i HTML do Markdown dla ustandaryzowanego, przeszukiwalnego przechowywania.
Zaawansowane narzędzia RAG i ekstrakcji
Wyposaż swoje zespoły w Retrieval-Augmented Generation (RAG) i ekstrakcję danych strukturalnych. Uruchamiaj rozmowy oparte na LLM, ekstrahuj strukturalne JSON z tekstu i publikuj jako audio lub obrazy, automatyzując workflowy wiedzy.
- Rozmowy LLM i RAG.
- Wywołuj rozmowy oparte na LLM z kontekstem z pobranych danych dla inteligentniejszych, wspomaganych odzyskiwaniem odpowiedzi.
- Ekstrakcja danych strukturalnych.
- Ekstrahuj strukturalny JSON z niestrukturalnego tekstu i dokumentów, usprawniając dalszą automatyzację.
- Elastyczna publikacja.
- Publikuj wyekstrahowane informacje jako audio lub obrazy przy użyciu zintegrowanych usług AI.
Automatyzacja, powiadomienia i narzędzia webowe
Automatyzuj operacje, zarządzaj konektorami danych i bądź na bieżąco dzięki wbudowanym powiadomieniom. Korzystaj z zaawansowanego crawlowania stron, wyszukiwania webowego, mapowania i narzędzi do zrzutów ekranu, aby Twoja baza wiedzy była aktualna i użyteczna.
- Zautomatyzowane operacje.
- Konfiguruj, twórz i zarządzaj kolekcjami, feedami i workflowami za pomocą solidnych narzędzi automatyzacyjnych.
- Zintegrowane powiadomienia.
- Bądź na bieżąco dzięki powiadomieniom przez Slacka, e-mail, webhooki i Twitter/X o ważnych wydarzeniach projektowych.
- Crawlowanie i wyszukiwanie webowe.
- Wykorzystuj wbudowane narzędzia do crawlowania stron, wyszukiwania, mapowania i zrzutów ekranu, by wiedza była zawsze aktualna.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracji Graphlit MCP
Następujące narzędzia są dostępne w ramach integracji Graphlit MCP:
- query_contents
Wyszukuj i filtruj treści w swojej bazie wiedzy, aby znaleźć istotne dokumenty i dane.
- query_collections
Wyszukuj w kolekcjach, aby skutecznie identyfikować i pobierać pogrupowane treści.
- query_feeds
Wyszukuj feedy, aby odkrywać i zbierać informacje z różnych pobranych źródeł.
- query_conversations
Wyszukuj i pobieraj rozmowy, umożliwiając eksplorację wątków i wiadomości.
- retrieve_relevant_sources
Pobieraj źródła najbardziej powiązane z zapytaniem, wspierając dostęp do informacji z kontekstem.
- retrieve_similar_images
Znajdź i zwróć obrazy wizualnie podobne do wskazanego obrazu referencyjnego.
- visually_describe_image
Wygeneruj opis wizualny obrazu na potrzeby dostępności lub zrozumienia treści.
- extract_structured_json_from_text
Wyodrębnij strukturalne dane JSON z niestrukturalnego tekstu do dalszego przetwarzania.
- ingest_files
Dodawaj pliki różnych formatów do projektu Graphlit do indeksowania i odzyskiwania.
- ingest_web_pages
Pobieraj strony internetowe poprzez crawlowanie URL-i i ekstrakcję ich treści do bazy wiedzy.
- ingest_messages
Importuj wiadomości z platform czatowych i narzędzi komunikacyjnych do scentralizowanego dostępu.
- ingest_posts
Pobieraj posty z obsługiwanych platform, przechowując je do wyszukiwania i późniejszego odniesienia.
- ingest_emails
Dodawaj wiadomości e-mail z połączonych kont do repozytorium wiedzy.
- ingest_issues
Pobieraj zgłoszenia z systemów zarządzania projektami, takich jak Jira, Linear czy GitHub Issues.
- ingest_text
Dodawaj dowolne teksty bezpośrednio do swojej bazy wiedzy.
- ingest_memory
Przechowuj krótkoterminowe fragmenty pamięci do szybkiego przywoływania i utrzymania kontekstu.
- create_collection
Twórz nowe kolekcje, aby organizować i grupować powiązane treści.
- add_contents_to_collection
Dodawaj istniejące elementy treści do wskazanej kolekcji dla lepszej organizacji.
- remove_contents_from_collection
Usuwaj konkretne treści z kolekcji bez kasowania oryginalnych danych.
- delete_collections
Usuwaj jedną lub więcej kolekcji i zarządzaj strukturą organizacyjną.
- delete_feeds
Usuwaj feedy, które nie są już potrzebne w bazie wiedzy.
- delete_contents
Trwale usuń konkretne elementy treści ze swojego projektu.
- delete_conversations
Usuwaj rozmowy, aby zarządzać retencją danych i prywatnością.
- is_feed_done
Sprawdź status zakończenia feeda, aby monitorować postęp pobierania.
- is_content_done
Zweryfikuj, czy pobieranie lub przetwarzanie treści dla określonego elementu zostało zakończone.
- list_slack_channels
Wyświetl wszystkie dostępne kanały Slacka połączone z projektem.
- list_microsoft_teams_teams
Wyświetl zespoły Microsoft Teams do integracji i pobierania danych.
- list_microsoft_teams_channels
Wyświetl wszystkie kanały w środowiskach Microsoft Teams.
- list_sharepoint_libraries
Wypisz biblioteki dokumentów SharePoint dostępne przez integrację.
- list_sharepoint_folders
Wyświetl foldery w SharePoint do ukierunkowanych operacji na treściach.
- list_linear_projects
Wyświetl dostępne projekty Linear do synchronizacji zgłoszeń i zadań.
- list_notion_databases
Wyświetl bazy danych Notion do ekstrakcji lub aktualizacji informacji strukturalnych.
- list_notion_pages
Wyświetl wszystkie strony Notion powiązane z Twoim workspace.
- list_dropbox_folders
Wyświetl foldery Dropbox dostępne do pobierania lub zarządzania danymi.
- list_box_folders
Wyświetl foldery Box, ułatwiając integrację między chmurami.
- list_discord_guilds
Wyświetl serwery Discord (gildie) do operacji na wiadomościach i kanałach.
- list_discord_channels
Wyświetl kanały na serwerach Discord do pobierania lub powiadomień.
- list_google_calendars
Wyświetl kalendarze Google do ekstrakcji wydarzeń lub integracji.
- list_microsoft_calendars
Wyświetl kalendarze Microsoft do planowania i pobierania danych.
- web_crawling
Przeglądaj strony WWW, by automatycznie pobierać i indeksować strony webowe.
- web_search
Wykonuj wyszukiwania w internecie i podcastach, aby wzbogacać źródła informacji.
- web_mapping
Mapuj struktury i linki w sieci na potrzeby odkrycia treści i strategii crawlowania.
- screenshot_page
Wykonuj i przechowuj zrzuty ekranu stron internetowych do archiwizacji wizualnej.
- publish_as_audio
Publikuj treści jako audio przy użyciu syntezy głosu ElevenLabs.
- publish_as_image
Generuj i publikuj obrazy z tekstu przy użyciu generowania obrazów OpenAI.
- prompt_llm_conversation
Inicjuj rozmowy oparte na LLM do odpowiadania na pytania i kontekstowego RAG.
- configure_project
Konfiguruj ustawienia projektu i dane uwierzytelniające dla indywidualnej integracji.
- notifications_slack
Wysyłaj powiadomienia do kanałów Slacka w celach alertów i aktualizacji.
- notifications_email
Wysyłaj powiadomienia e-mail w oparciu o wydarzenia lub zmiany w workflowie.
- notifications_webhook
Wywołuj powiadomienia webhook do systemów zewnętrznych.
- notifications_twitter
Powiadamiaj przez Twitter/X w celu natychmiastowej publikacji i alertów.
Wzmocnij swój workflow z serwerem Graphlit MCP
Zintegruj wszystkie swoje narzędzia i źródła wiedzy w jednej, przeszukiwalnej i gotowej na RAG platformie. Doświadcz płynnego pobierania, odzyskiwania i publikowania w Slacku, Discordzie, GitHubie, Google Drive i innych — bezpośrednio w swoim ulubionym IDE.
Czym jest Graphlit
Graphlit to zarządzana platforma API wiedzy, zaprojektowana, by umożliwić deweloperom i firmom efektywne budowanie aplikacji AI opartych na wiedzy. Oferuje możliwości pobierania, pamięci i odzyskiwania dla aplikacji i agentów AI, ułatwiając ekstrakcję, transformację i ładowanie (ETL) danych do dużych modeli językowych (LLM) przez web scraping, przesyłanie plików i integracje API. Graphlit pozwala użytkownikom wykorzystywać multimodalne AI i LLM-y, przekształcając dane niestrukturalne w inteligentne, użyteczne informacje. Dzięki podejściu API-first i chmurowej architekturze Graphlit upraszcza proces strukturyzacji i przechowywania wiedzy z dokumentów, stron internetowych i innych źródeł, zapewniając solidne wsparcie dla workflowów opartych na sztucznej inteligencji.
Możliwości
Co możemy zrobić z Graphlit
Graphlit umożliwia szeroki zakres możliwości dla agentów AI, deweloperów i firm, oferując potężne API do pobierania, przetwarzania i odzyskiwania wiedzy z różnych źródeł danych. Oto niektóre z kluczowych rzeczy, które możesz zrobić z Graphlit:
- Automatyczne pobieranie danych
- Bezproblemowo wyodrębniaj i strukturyzuj wiedzę z dokumentów, stron WWW i API.
- Pamięć i odzyskiwanie dla AI
- Wyposaż agentów AI w trwałą pamięć i zaawansowane możliwości odzyskiwania.
- Multimodalne przetwarzanie danych
- Obsługuj tekst, obrazy i inne typy danych, tworząc bogate, kontekstowe bazy wiedzy.
- Web scraping dla LLM-ów
- Pobieraj aktualne informacje dla dużych modeli językowych za pomocą zintegrowanych narzędzi web scraping.
- Integracja API-First
- Łatwo wbuduj zarządzanie wiedzą w swoje aplikacje, agentów lub workflowy AI.
Jak agenci AI korzystają z Graphlit
Agenci AI mogą wykorzystywać platformę Graphlit, by wzmacniać swoją pamięć, kontekst i zdolność podejmowania decyzji dzięki dostępowi do ustrukturyzowanej, aktualnej i multimodalnej wiedzy. Umożliwia to agentom udzielanie dokładniejszych odpowiedzi, utrzymywanie kontekstu podczas dłuższych interakcji oraz integrowanie wniosków z różnych źródeł, w tym dokumentów, stron WWW i API. Automatyzując proces pobierania i odzyskiwania, agenci AI korzystający z Graphlit są bardziej autonomiczni, niezawodni i skuteczni w zadaniach takich jak wsparcie klienta, badania czy automatyzacja decyzji.