Ragie MCP Server

O que o “Ragie” MCP Server faz?

O Ragie MCP (Model Context Protocol) Server serve como uma interface entre assistentes de IA e o sistema de recuperação de bases de conhecimento da Ragie. Ao implementar o MCP, este servidor permite que modelos de IA consultem uma base de conhecimento Ragie, facilitando a obtenção de informações relevantes para apoiar fluxos de desenvolvimento avançados. A principal funcionalidade oferecida é a capacidade de realizar buscas semânticas e buscar dados contextualmente pertinentes de bases de conhecimento estruturadas. Essa integração potencializa assistentes de IA com capacidades aprimoradas de recuperação de conhecimento, apoiando tarefas como responder perguntas, fornecer referências e integrar conhecimento externo em aplicações baseadas em IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado na documentação disponível.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos documentados nos arquivos do repositório disponível ou README.

Lista de Ferramentas

• retrieve: Permite consultar a base de conhecimento Ragie para obter informações relevantes. Esta é a principal e única ferramenta exposta pelo Ragie MCP Server.

Casos de Uso deste MCP Server

• Consulta à Base de Conhecimento: Desenvolvedores podem usar o servidor para realizar buscas semânticas em uma base de conhecimento Ragie, recuperando informações relevantes para suas consultas.
• Aumento de IA: Permite que assistentes e agentes de IA complementem suas respostas com fatos ou contexto buscados na base de conhecimento.
• Pesquisa Automatizada: Auxilia na automação da coleta de informações para tarefas de pesquisa, documentação ou análise, aproveitando as capacidades de recuperação da Ragie.
• Geração de Respostas Contextuais: Melhora aplicações baseadas em LLM ao fornecer conhecimento atualizado ou específico de domínio que não está presente inerentemente no modelo.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js (>= 18) está instalado.
2. Obtenha sua chave de API Ragie.
3. Edite ou crie o arquivo de configuração MCP no Windsurf.
4. Adicione o servidor MCP Ragie com o seguinte trecho JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Salve as alterações e reinicie o Windsurf. Verifique se o servidor está em execução.

Claude

1. Instale o Node.js (>= 18).
2. Adquira sua chave de API Ragie.
3. Atualize a configuração MCP do Claude.
4. Insira a configuração do servidor MCP Ragie:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Reinicie o cliente Claude e garanta a conectividade.

Cursor

1. Confirme que o Node.js (>= 18) está configurado.
2. Obtenha a chave de API Ragie.
3. Edite a configuração do Cursor para servidores MCP.
4. Adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js (>= 18) está presente.
2. Pegue sua chave de API Ragie.
3. Abra o arquivo de configuração do servidor MCP do Cline.
4. Adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Salve o arquivo e reinicie o Cline.

Protegendo as Chaves de API:
Sempre forneça o RAGIE_API_KEY via variáveis de ambiente, nunca diretamente no código-fonte ou arquivos de configuração.
Exemplo:

{
  "env": {
    "RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Após configurado, o agente de IA agora poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “ragie” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Ragie MCP Server é altamente focado e fácil de configurar, com documentação clara para integração de ferramentas e segurança de chave de API. No entanto, atualmente oferece apenas uma ferramenta, sem templates explícitos de prompt ou recurso, e carece de detalhes sobre recursos avançados como roots ou sampling.

Pontuação MCP

Avaliação:
Com base nas tabelas acima, avaliamos o Ragie MCP Server com 5/10. É bem licenciado, claramente documentado e simples, mas limitado em escopo e extensibilidade devido à ausência de prompts, recursos, roots ou sampling. Adequado para recuperação básica de base de conhecimento, mas não para fluxos de trabalho complexos que exigem recursos de protocolo mais ricos.