Integração com o Graphlit MCP Server

O que faz o “Graphlit” MCP Server?

O Graphlit MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma ponte entre clientes MCP e a plataforma Graphlit, permitindo integração fluida com uma ampla variedade de fontes de dados e serviços externos. Seu principal objetivo é agregar, indexar e tornar pesquisáveis conteúdos diversos de plataformas como Slack, Discord, sites, Google Drive, e-mail, Jira, Linear e GitHub, transformando-os em uma base de conhecimento unificada e pronta para RAG (Retrieval-Augmented Generation). O servidor suporta a ingestão de documentos, páginas web, áudios e vídeos — extraindo ou transcrevendo conteúdo automaticamente para facilitar a recuperação eficiente. Com ferramentas nativas para rastreamento web, busca e mais, o Graphlit MCP Server capacita assistentes de IA e desenvolvedores a interagir e gerenciar grandes repositórios de conhecimento, viabilizando fluxos de trabalho avançados como busca de documentos, extração automática e agregação multiorigem em ambientes de desenvolvimento populares.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt explícitos listados na documentação ou nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos detalhados na documentação ou nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

• Query Contents: Busca e recuperação de conteúdo da base de conhecimento ingerida.
• Query Collections: Consulta de coleções específicas de dados ou documentos.
• Query Feeds: Recupera e pesquisa diversos feeds integrados ao Graphlit.
• Query Conversations: Acesso e busca de registros de conversas em plataformas.
• Retrieve Relevant Sources: Encontra fontes relevantes para uma consulta ou contexto.
• Retrieve Similar Images: Localiza imagens visualmente semelhantes a uma imagem fornecida.
• Visually Describe Image: Gera uma descrição textual de uma imagem.
• Prompt LLM Conversation: Inicia ou continua uma conversa baseada em LLM para fluxos de RAG.
• Extract Structured JSON from Text: Converte dados de texto não estruturado em formato JSON estruturado.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Converte conteúdo em áudio usando ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Gera imagens a partir de prompts usando OpenAI.
• Arquivos, Páginas Web, Mensagens, Postagens, E-mails, Issues, Texto, Memória (Curto Prazo): Ingere esses tipos de conteúdo no Graphlit.
• Web Crawling: Realiza rastreamento web automatizado para ingestão de dados da web.
• Data Connectors: Integrações para ingestão com:
  • E-mail Microsoft Outlook
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcasts (RSS)

Casos de Uso deste MCP Server

• Gestão de Conhecimento Empresarial: Agregue documentos internos, comunicações e recursos de várias plataformas em uma base de conhecimento unificada e pesquisável para fácil recuperação e fluxos de RAG.
• Ingestão & Busca Automática de Conteúdo: Ingira automaticamente documentos, páginas web, e-mails e mais — tornando-os instantaneamente pesquisáveis e acessíveis para assistentes de IA ou desenvolvedores.
• Geração Aumentada por Recuperação Multiorigem (RAG): Permite que LLMs acessem informações atualizadas e ricas em contexto de diversas fontes, aumentando a precisão e relevância das respostas geradas por IA.
• Integração de Dados Multiplataforma: Conecte e sincronize dados de ferramentas como Slack, Jira, GitHub e Google Drive, facilitando a gestão holística de projetos e produtos.
• Publicação & Transformação de Conteúdo: Converta conteúdo ingerido em outros formatos (áudio, imagens) ou extraia dados estruturados para processamento ou publicação adicional.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em seu sistema.
2. Localize ou crie seu arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione a entrada do Graphlit MCP Server à seção mcpServers:

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

4. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o Graphlit MCP Server está rodando e acessível.

Protegendo as Chaves de API

Use variáveis de ambiente para as chaves de 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. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione a entrada do Graphlit MCP Server conforme o exemplo:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor está listado entre seus MCPs conectados.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira a seguinte configuração de MCP server:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique que o Graphlit MCP aparece nas ferramentas disponíveis.

Cline

1. Confirme que o Node.js está disponível em seu sistema.
2. Acesse o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Graphlit MCP Server conforme abaixo:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Valide a integração do MCP Server.

Nota: Sempre utilize variáveis de ambiente para proteger informações sensíveis como chaves de API, conforme mostrado no exemplo para Windsurf acima.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “graphlit” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Suporte a Roots: Não mencionado explicitamente na documentação.

Nossa opinião

O Graphlit MCP Server é robusto em funcionalidades de ferramentas e guias de integração, mas carece de documentação explícita sobre templates de prompt e recursos MCP. A presença de uma LICENSE, desenvolvimento ativo e forte engajamento no GitHub tornam-no uma escolha sólida para gestão de conhecimento e casos de uso RAG, embora a ausência de documentação sobre recursos e prompts possa limitar a adaptabilidade pronta para uso em alguns cenários.

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