Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Serwer

Do czego służy serwer MCP „Langflow-DOC-QA-SERVER”?

Langflow-DOC-QA-SERVER to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do zadań typu pytania i odpowiedzi (Q&A) na dokumentach, oparty na Langflow. Działa jako most między asystentami AI a backendem Langflow, umożliwiając użytkownikom zadawanie pytań do dokumentów w prosty sposób. Wykorzystując MCP, serwer ten udostępnia możliwości Q&A na dokumentach jako narzędzia i zasoby, z których mogą korzystać klienci AI, umożliwiając zaawansowane workflow deweloperskie. Programiści mogą integrować wyszukiwanie dokumentów, odpowiadanie na pytania i interakcję z dużymi modelami językowymi (LLM) w swoich aplikacjach, co ułatwia zwiększenie produktywności w takich zadaniach jak wyszukiwanie w dokumentacji, automatyzacja wsparcia czy ekstrakcja informacji.

Lista promptów

Brak szablonów promptów udokumentowanych w repozytorium lub README.

Lista zasobów

Brak konkretnych zasobów udokumentowanych lub wymienionych w repozytorium czy README.

Lista narzędzi

Brak jawnie wymienionych narzędzi w pliku server.py lub odpowiedniku w dostępnej dokumentacji czy spisie plików.

Zastosowania tego serwera MCP

• Wyszukiwanie dokumentów i Q&A
  Integracja wyszukiwania w języku naturalnym po dokumentach dla natychmiastowych odpowiedzi i lepszego dostępu do wiedzy organizacyjnej.
• Automatyczne boty wsparcia
  Użyj serwera jako backendu dla botów, które odpowiadają na pytania użytkowników na podstawie załadowanej lub zindeksowanej dokumentacji.
• Zarządzanie wiedzą
  Pozwól zespołom na wydobywanie informacji z dużych zbiorów dokumentów, zwiększając produktywność.
• Automatyzacja workflow
  Automatyzuj powtarzalne zadania badawcze lub wyszukiwania informacji, wbudowując funkcje Q&A na dokumentach w procesy workflow.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że zainstalowano wymagane zależności (np. Node.js, backend Langflow).
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer MCP Langflow-DOC-QA-SERVER za pomocą poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych do zabezpieczania kluczy API:

{
  "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. Zainstaluj wymagane zależności.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP jak powyżej.
4. Zrestartuj Claude.
5. Potwierdź połączenie z Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Przygotuj backend Langflow i zainstaluj Node.js jeśli potrzeba.
2. Edytuj konfigurację Cursor.
3. Wstaw konfigurację serwera MCP (JSON).
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj integrację serwera.

Cline

1. Upewnij się, że wszystkie wymagania są spełnione.
2. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP (JSON).
4. Zrestartuj Cline, aby zastosować zmiany.
5. Zweryfikuj integrację.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “langflow-doc-qa” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP to minimalistyczny, demonstracyjny serwer, który jasno określa swój cel i konfigurację, ale brakuje mu dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, zasobów i narzędzi. Instrukcje instalacji są ogólne i oparte na standardowych konwencjach MCP. Ogranicza to jego użyteczność „out of the box”, ale sprawia, że jest czytelnym przykładem do podstawowej integracji.

MCP Score

Ocena: 4/10 — Projekt jest dobrze określony i open source, ale brakuje mu rozbudowanej dokumentacji i szczegółów dotyczących funkcji MCP, zasobów i narzędzi.