Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server

Langflow-DOC-QA-SERVER aduce Q&A pe documente de mare putere în ecosistemul tău AI, permițând integrarea fără întreruperi a căutării, automatizării suportului și extragerii de cunoștințe pentru productivitate sporită.

Ce face serverul MCP “Langflow-DOC-QA-SERVER”?

Langflow-DOC-QA-SERVER este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru sarcini de întrebări și răspunsuri (Q&A) pe documente, alimentat de Langflow. Acționează ca o punte între asistenții AI și un backend Langflow, permițând utilizatorilor să interogheze documente într-un mod eficient. Valorificând MCP, acest server expune capabilități de Q&A pe documente ca unelte și resurse ce pot fi accesate de clienți AI, permițând astfel fluxuri de dezvoltare avansate. Dezvoltatorii pot integra regăsirea documentelor, răspunsul la întrebări și interacțiunea cu modele lingvistice mari (LLM) în aplicațiile lor, facilitând creșterea productivității în sarcini precum căutarea în documentație, automatizarea suportului și extragerea de informații.

Lista de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este documentat în repository sau README.

Lista de Resurse

Nicio resursă specifică nu este documentată sau listată în repository sau README.

Lista de Unelte

Nicio unealtă explicită nu este listată într-un server.py sau fișier server echivalent în documentația sau lista de fișiere disponibilă.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

  • Căutare și Q&A pe documente
    Integrează căutarea în limbaj natural peste documente pentru răspunsuri instant, îmbunătățind accesul la cunoștințele organizației.
  • Boți de suport automatizați
    Folosește serverul ca backend pentru boți care răspund la întrebările utilizatorilor pe baza documentației încărcate sau indexate.
  • Managementul cunoștințelor
    Permite echipelor să extragă informații din colecții mari de documente, sporind productivitatea.
  • Automatizarea fluxului de lucru
    Automatizează sarcinile repetitive de cercetare sau regăsire de informații prin integrarea capabilităților Q&A în fluxuri de lucru.

Cum se configurează

Windsurf

  1. Asigurați-vă că sunt instalate cerințele prealabile (de ex., Node.js, backend Langflow).
  2. Deschideți fișierul de configurare Windsurf.
  3. Adăugați serverul MCP Langflow-DOC-QA-SERVER folosind următorul fragment JSON:
    {
      "mcpServers": {
        "langflow-doc-qa": {
          "command": "npx",
          "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Salvați configurația și reporniți Windsurf.
  5. Verificați că serverul rulează și este accesibil.

Securizarea cheilor API

Folosiți variabile de mediu pentru a securiza cheile 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. Instalați dependențele necesare.
  2. Localizați fișierul de configurare Claude.
  3. Adăugați configurația serverului MCP ca mai sus.
  4. Reporniți Claude.
  5. Confirmați conectivitatea cu Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

  1. Pregătiți backendul Langflow și instalați Node.js dacă este necesar.
  2. Editați configurația Cursor.
  3. Introduceți JSON-ul de configurare a serverului MCP.
  4. Salvați modificările și reporniți Cursor.
  5. Testați integrarea serverului.

Cline

  1. Asigurați-vă că toate cerințele prealabile sunt îndeplinite.
  2. Actualizați fișierul de configurare Cline.
  3. Adăugați JSON-ul de configurare al serverului MCP.
  4. Reporniți Cline pentru ca modificările să aibă efect.
  5. Validați integrarea.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:

FlowHunt MCP flow

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

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Ține minte să schimbi “langflow-doc-qa” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul propriului tău server MCP.


Prezentare generală

SecțiuneDisponibilitateDetalii/Note
Prezentare generalăPrezent în README
Lista de PromptsNedocumentată
Lista de ResurseNedocumentată
Lista de UnelteNedocumentată
Securizarea cheilor APIArătat în exemplul setup
Suport sampling (mai puțin important)Nedocumentat

Opinia noastră

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP este un server minimal, orientat pe demonstrație, care explică clar scopul și instalarea, dar nu are documentație pentru șabloane de prompt, resurse și unelte. Instrucțiunile de instalare sunt generice și bazate pe convențiile standard MCP. Acest lucru limitează utilitatea directă, dar îl face un exemplu clar pentru integrare de bază.

Scor MCP

Are o LICENȚĂ✅ (MIT)
Are cel puțin o unealtă
Număr de Fork-uri7
Număr de Stele11

Rating: 4/10 — Proiectul este bine definit și open source, dar lipsește documentație bogată și detalii despre funcționalitățile, resursele și uneltele specifice MCP.

Întrebări frecvente

Ce este Langflow-DOC-QA-SERVER?

Langflow-DOC-QA-SERVER este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru sarcini de întrebări și răspunsuri pe documente, acționând ca o punte între asistenții AI și un backend Langflow pentru interogare avansată a documentelor.

Care sunt principalele cazuri de utilizare pentru acest server MCP?

Permite căutare și Q&A pe documente, alimentează boți de suport automatizați, susține managementul cunoștințelor pentru echipe și permite automatizarea fluxurilor de lucru prin integrarea Q&A în procesele de business.

Cum configurez Langflow-DOC-QA-SERVER cu FlowHunt?

Adaugă configurația serverului MCP în fluxul tău conform instrucțiunilor de instalare, asigurându-te că dependențele necesare (precum Node.js și un backend Langflow) sunt prezente. Securizează cheile API folosind variabile de mediu.

Langflow-DOC-QA-SERVER include șabloane de prompt, resurse sau unelte?

Nu. Serverul este axat pe demonstrație și nu documentează momentan șabloane de prompt, resurse sau unelte specifice.

Langflow-DOC-QA-SERVER este open source?

Da, este open source sub licența MIT.

Începe cu Langflow-DOC-QA-SERVER

Integrează Langflow-DOC-QA-SERVER în fluxurile tale FlowHunt pentru Q&A avansat pe documente și managementul cunoștințelor. Deblochează accesul instant la cunoștințele organizației și automatizează suportul.

Află mai multe

Integrarea serverului MCP Langfuse
Integrarea serverului MCP Langfuse

Integrarea serverului MCP Langfuse

Serverul Langfuse MCP conectează FlowHunt și alți clienți AI la depozitele de prompturi Langfuse folosind Model Context Protocol, permițând descoperirea, recupe...

4 min citire
AI MCP +4
mcp-rquest MCP Server
mcp-rquest MCP Server

mcp-rquest MCP Server

Serverul mcp-rquest MCP oferă asistenților AI capabilități avansate de solicitări HTTP similare browserelor, mecanisme robuste de evitare a sistemelor anti-bot ...

4 min citire
MCP Server HTTP +5
DocsMCP: Documentație Server MCP
DocsMCP: Documentație Server MCP

DocsMCP: Documentație Server MCP

DocsMCP este un server Model Context Protocol (MCP) care oferă Modelelor de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM) acces în timp real la surse de documentație locale ș...

4 min citire
MCP LLM +3