Integrare Graphlit MCP Server

Ce face Serverul “Graphlit” MCP?

Serverul Graphlit MCP (Model Context Protocol) servește drept punte între clienții MCP și platforma Graphlit, permițând integrarea fără întreruperi cu o gamă largă de surse și servicii externe de date. Scopul său principal este de a agrega, indexa și face căutabil conținut divers din platforme precum Slack, Discord, website-uri, Google Drive, email, Jira, Linear și GitHub, transformându-le într-o bază de cunoștințe unificată, pregătită pentru RAG (Retrieval-Augmented Generation). Serverul suportă ingestia de documente, pagini web, audio și video — extrăgând sau transcriind automat conținutul pentru regăsire eficientă. Cu instrumente integrate pentru crawling web, căutare și altele, Graphlit MCP Server permite asistenților AI și dezvoltatorilor să interacționeze și să gestioneze depozite mari de cunoștințe, permițând fluxuri avansate precum căutare de documente, extragere automată și agregare multi-sursă în medii populare de dezvoltare.

Listă de Prompturi

Nu sunt listate șabloane explicite de prompturi în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de Resurse

Nu sunt detaliate resurse explicite în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de Instrumente

• Query Contents: Caută și recuperează conținut din baza de cunoștințe ingestată.
• Query Collections: Interoghează colecții specifice de date sau documente.
• Query Feeds: Recuperează și caută în diverse feed-uri integrate în Graphlit.
• Query Conversations: Accesează și caută înregistrări de conversații de pe diverse platforme.
• Retrieve Relevant Sources: Găsește surse relevante pentru o interogare sau context.
• Retrieve Similar Images: Localizează imagini vizual similare cu o imagine furnizată.
• Visually Describe Image: Generează o descriere textuală pentru o imagine.
• Prompt LLM Conversation: Inițiază sau continuă o conversație bazată pe LLM pentru fluxuri RAG.
• Extract Structured JSON from Text: Convertește text neformatat în format JSON structurat.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Transformă conținutul în audio folosind ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Generează imagini din prompturi folosind OpenAI.
• Fișiere, pagini web, mesaje, postări, emailuri, probleme, text, memorie (pe termen scurt): Ingestionează aceste tipuri de conținut în Graphlit.
• Web Crawling: Efectuează crawling web automat pentru a ingera date de pe web.
• Data Connectors: Integrări pentru ingestie cu:
  • Microsoft Outlook email
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcasturi (RSS)

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Managementul cunoștințelor enterprise: Agregă documente interne, comunicări și resurse din diverse platforme într-o bază de cunoștințe unificată și căutabilă pentru regăsire ușoară și fluxuri RAG.
• Ingestie și căutare automată de conținut: Ingestionează automat documente, pagini web, emailuri și altele — făcându-le instantaneu căutabile și accesibile pentru asistenți AI sau dezvoltatori.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) multi-sursă: Permite LLM-urilor să acceseze informații actualizate și bogate în context din surse diverse de date, crescând acuratețea și relevanța rezultatelor AI.
• Integrare de date cross-platform: Conectează și sincronizează fără întreruperi date din instrumente precum Slack, Jira, GitHub și Google Drive, facilitând managementul holistic al proiectelor și produselor.
• Publicare și transformare de conținut: Convertește conținutul ingestat în alte formate (audio, imagini) sau extrage date structurate pentru procesare sau publicare suplimentară.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Localizează sau creează fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă intrarea Graphlit MCP Server în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează fișierul de configurare și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă Graphlit MCP Server rulează și este accesibil.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru cheile 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. Instalează Node.js dacă nu este deja instalat.
2. Deschide fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă intrarea Graphlit MCP Server astfel:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă că serverul este listat în serverele MCP conectate.

Cursor

1. Asigură-te că Node.js este instalat.
2. Editează fișierul de configurare Cursor.
3. Inserează următoarea configurație MCP server:

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

4. Salvează modificările și repornește Cursor.
5. Verifică faptul că Graphlit MCP apare în instrumentele disponibile.

Cline

1. Confirmă că Node.js este disponibil pe sistemul tău.
2. Accesează fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă Graphlit MCP Server astfel:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Validează integrarea MCP Server.

Notă: Folosește întotdeauna variabile de mediu pentru a securiza informațiile sensibile precum cheile API, așa cum este arătat în exemplul Windsurf de mai sus.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și leg-o la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP a sistemului, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “graphlit” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Suport pentru Roots: Nu este menționat explicit în documentație.

Opinia noastră

Graphlit MCP Server este robust în funcționalitate și ghiduri de integrare, dar îi lipsește documentația explicită pentru șabloane de prompturi și resurse MCP. Prezența unei licențe, dezvoltarea activă și implicarea puternică în GitHub îl fac o alegere solidă pentru managementul cunoștințelor și cazuri RAG, deși absența documentației pentru resurse și prompturi poate limita adaptabilitatea imediată în anumite scenarii.

Scor MCP