
DocsMCP: Documentação do Servidor MCP
O DocsMCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) que capacita Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com acesso em tempo real a fontes de documentação locais e...
Langflow-DOC-QA-SERVER traz poderosas funções de perguntas e respostas em documentos para seu stack de IA, permitindo integração fluida de busca, automação de suporte e extração de conhecimento para maior produtividade.
O Langflow-DOC-QA-SERVER é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para tarefas de perguntas e respostas (Q&A) em documentos, alimentado pelo Langflow. Atua como uma ponte entre assistentes de IA e um backend Langflow, permitindo que usuários consultem documentos de forma simplificada. Ao aproveitar o MCP, este servidor expõe funcionalidades de perguntas e respostas em documentos como ferramentas e recursos acessíveis por clientes de IA, possibilitando fluxos de desenvolvimento avançados. Desenvolvedores podem integrar recuperação de documentos, resposta a perguntas e interação com modelos de linguagem (LLMs) em suas aplicações, facilitando o aumento de produtividade em tarefas como busca em documentação, automação de suporte e extração de informações.
Nenhum template de prompt está documentado no repositório ou README.
Nenhum recurso específico está documentado ou listado no repositório ou README.
Nenhuma ferramenta explícita está listada em um server.py ou arquivo equivalente na documentação ou listagem de arquivos disponível.
{
"mcpServers": {
"langflow-doc-qa": {
"command": "npx",
"args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
}
}
}
Use variáveis de ambiente para proteger as chaves de API:
{
"mcpServers": {
"langflow-doc-qa": {
"command": "npx",
"args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo 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 do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"langflow-doc-qa": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://seudominio.example/caminhoparamcp/url"
}
}
Uma vez 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 “langflow-doc-qa” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão geral | ✅ | Presente no README |
Lista de Prompts | ⛔ | Não documentado |
Lista de Recursos | ⛔ | Não documentado |
Lista de Ferramentas | ⛔ | Não documentado |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Mostrado no exemplo setup |
Suporte a Sampling (menos importante na análise) | ⛔ | Não documentado |
O Langflow-DOC-QA-SERVER MCP é um servidor minimalista, focado em demonstração, que explica claramente seu propósito e configuração, mas carece de documentação sobre templates de prompt, recursos e ferramentas. Suas instruções de setup são genéricas e baseadas em convenções padrão do MCP. Isso limita sua utilidade pronta para uso, mas o torna um exemplo claro para integração básica.
Possui LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ⛔ |
Número de Forks | 7 |
Número de Stars | 11 |
Nota: 4/10 — O projeto é bem delimitado e open source, mas carece de documentação rica e detalhes sobre suas funcionalidades MCP, recursos e ferramentas.
Langflow-DOC-QA-SERVER é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para tarefas de perguntas e respostas em documentos, atuando como uma ponte entre assistentes de IA e um backend Langflow para consultas avançadas em documentos.
Permite busca e perguntas e respostas em documentos, alimenta bots de suporte automatizado, auxilia na gestão do conhecimento para equipes e possibilita automação de workflows ao incorporar Q&A de documentos em processos de negócio.
Adicione a configuração do servidor MCP ao seu fluxo conforme as instruções, certificando-se de que as dependências (como Node.js e backend Langflow) estejam presentes. Proteja as chaves de API usando variáveis de ambiente.
Não. O servidor é focado em demonstração e atualmente não documenta templates de prompt, recursos ou ferramentas específicas.
Sim, é open source sob a licença MIT.
Integre o Langflow-DOC-QA-SERVER aos seus fluxos FlowHunt para perguntas e respostas avançadas de documentos e gestão do conhecimento. Desbloqueie acesso instantâneo ao conhecimento organizacional e automatize o suporte.
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