Integracja z serwerem Graphlit MCP

Do czego służy serwer “Graphlit” MCP?

Serwer Graphlit MCP (Model Context Protocol) pełni rolę pomostu między klientami MCP a platformą Graphlit, umożliwiając płynną integrację z szeroką gamą zewnętrznych źródeł danych i usług. Jego głównym zadaniem jest agregowanie, indeksowanie i udostępnianie do przeszukiwania różnorodnych treści z platform takich jak Slack, Discord, strony internetowe, Google Drive, e-mail, Jira, Linear i GitHub, przekształcając je w zunifikowaną, gotową pod RAG (Retrieval-Augmented Generation) bazę wiedzy. Serwer obsługuje pobieranie dokumentów, stron internetowych, plików audio i wideo — automatycznie wyodrębniając lub transkrybując treści dla efektywnego wyszukiwania. Dzięki wbudowanym narzędziom do crawl’owania, wyszukiwania i nie tylko, Graphlit MCP Server umożliwia asystentom AI i deweloperom zarządzanie dużymi repozytoriami wiedzy, realizując zaawansowane przepływy pracy, takie jak wyszukiwanie dokumentów, automatyczna ekstrakcja i agregacja danych z wielu źródeł w popularnych środowiskach programistycznych.

Lista promptów

Brak jawnych szablonów promptów w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista zasobów

Brak jawnie opisanych zasobów w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista narzędzi

• Query Contents: Wyszukuj i pobieraj treści z zaimportowanej bazy wiedzy.
• Query Collections: Wykonuj zapytania w określonych kolekcjach danych lub dokumentów.
• Query Feeds: Pobieraj i przeszukuj różne kanały zintegrowane z Graphlit.
• Query Conversations: Uzyskaj dostęp i przeszukuj zapisy rozmów między platformami.
• Retrieve Relevant Sources: Znajduj źródła powiązane z zapytaniem lub kontekstem.
• Retrieve Similar Images: Wyszukuj obrazy wizualnie podobne do podanego obrazu.
• Visually Describe Image: Generuj opis tekstowy obrazu.
• Prompt LLM Conversation: Rozpocznij lub kontynuuj rozmowę z LLM w ramach przepływów RAG.
• Extract Structured JSON from Text: Przekształcaj nieustrukturyzowany tekst w uporządkowany format JSON.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Konwertuj treści na audio za pomocą ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Generuj obrazy na podstawie promptów z wykorzystaniem OpenAI.
• Files, Web Pages, Messages, Posts, Emails, Issues, Text, Memory (Short-Term): Pobieranie tych typów treści do Graphlit.
• Web Crawling: Automatyczne pobieranie danych ze stron internetowych.
• Data Connectors: Integracje do pobierania danych z:
  • Microsoft Outlook email
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcasty (RSS)

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie: Agreguj wewnętrzne dokumenty, komunikację i zasoby z różnych platform w jednej, przeszukiwalnej bazie wiedzy dla łatwego dostępu i przepływów RAG.
• Automatyczne pobieranie i wyszukiwanie treści: Automatycznie pobieraj dokumenty, strony www, e-maile i inne — czyniąc je natychmiast przeszukiwalnymi i dostępnymi dla asystentów AI lub deweloperów.
• Wieloźródłowe Retrieval-Augmented Generation (RAG): Pozwól LLM korzystać z aktualnych, bogatych w kontekst informacji z różnych źródeł, zwiększając dokładność i trafność generowanych odpowiedzi.
• Integracja danych między platformami: Płynnie łącz i synchronizuj dane z narzędzi takich jak Slack, Jira, GitHub i Google Drive, ułatwiając kompleksowe zarządzanie projektami i produktami.
• Publikacja i transformacja treści: Przekształcaj pobrane treści na inne formaty (audio, obrazy) lub wyodrębniaj ustrukturyzowane dane do dalszego przetwarzania lub publikacji.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Zlokalizuj lub utwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj wpis Graphlit MCP Server do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, że serwer Graphlit MCP działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych dla kluczy API:

{
  "mcpServers": {
    "graphlit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GRAPHLIT_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze go nie ma.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude’a.
3. Dodaj wpis Graphlit MCP Server jak poniżej:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź obecność serwera na liście podłączonych MCP.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższą konfigurację MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy Graphlit MCP jest dostępny w narzędziach.

Cline

1. Potwierdź, że Node.js jest dostępny na Twoim systemie.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Dodaj serwer Graphlit MCP według wzoru:

   {
     "mcpServers": {
       "graphlit": {
         "command": "npx",
         "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj integrację MCP Server.

Uwaga: Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do zabezpieczania wrażliwych danych, takich jak klucze API, zgodnie z powyższym przykładem dla Windsurf.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane serwera MCP w formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, by zamienić “graphlit” na nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Wsparcie dla Roots: Niewspomniane jednoznacznie w dokumentacji.

Nasza opinia

Graphlit MCP Server charakteryzuje się bogatą funkcjonalnością narzędzi i czytelnymi instrukcjami integracji, lecz brakuje mu jawnej dokumentacji szablonów promptów i zasobów MCP. Obecność LICENCJI, aktywny rozwój i duże zaangażowanie na GitHub czynią go solidnym wyborem do zarządzania wiedzą i zastosowań RAG, choć brak dokumentacji zasobów i promptów może ograniczać gotowość do użycia w niektórych przypadkach.

Wynik MCP