Ragie MCP Server
Integrujte Ragie MCP Server s FlowHunt a poskytnite svojim AI agentom priamy prístup k relevantnému, štruktúrovanému obsahu znalostnej bázy prostredníctvom sémantického vyhľadávania.

Čo robí „Ragie“ MCP Server?
Ragie MCP (Model Context Protocol) Server slúži ako rozhranie medzi AI asistentmi a systémom získavania znalostí Ragie. Implementáciou MCP tento server umožňuje AI modelom dopytovať sa na znalostnú bázu Ragie, čím uľahčuje získavanie relevantných informácií na podporu pokročilých vývojárskych pracovných tokov. Hlavnou funkciou je možnosť vykonávať sémantické vyhľadávanie a získavať kontextovo relevantné dáta zo štruktúrovaných znalostných báz. Táto integrácia rozširuje možnosti AI asistentov v oblasti získavania poznatkov, podporuje úlohy ako zodpovedanie otázok, poskytovanie referencií či integráciu externých informácií do AI aplikácií.
Zoznam promptov
V dostupnej dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.
Zoznam zdrojov
V repozitári ani README nie sú explicitne zdokumentované žiadne zdroje.
Zoznam nástrojov
- retrieve: Umožňuje dopytovanie sa na znalostnú bázu Ragie pre získanie relevantných informácií. Toto je hlavný a jediný nástroj, ktorý Ragie MCP Server poskytuje.
Prípady použitia tohto MCP servera
- Dopytovanie znalostnej bázy: Vývojári môžu server využiť na sémantické vyhľadávanie v znalostnej báze Ragie a získavanie informácií relevantných pre ich dopyty.
- AI rozšírenie: Umožňuje AI asistentom a agentom doplniť svoje odpovede o fakty alebo kontext získaný zo znalostnej bázy.
- Automatizovaný výskum: Pomáha automatizovať získavanie informácií pre výskum, dokumentáciu či analytické úlohy využitím možností získavania Ragie.
- Generovanie kontextových odpovedí: Zlepšuje aplikácie poháňané LLM poskytovaním aktuálnych alebo špecifických znalostí, ktoré samotný model neobsahuje.
Ako ho nastaviť
Windsurf
- Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js (>= 18).
- Získajte svoj Ragie API kľúč.
- Upravte alebo vytvorte konfiguračný súbor MCP vo Windsurf.
- Pridajte Ragie MCP server pomocou nasledovného JSON úseku:
{ "mcpServers": { "ragie": { "command": "npx", "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"], "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" } } } }
- Uložte zmeny a reštartujte Windsurf. Overte, že server beží.
Claude
- Nainštalujte Node.js (>= 18).
- Získajte Ragie API kľúč.
- Aktualizujte konfiguráciu Claude MCP.
- Vložte konfiguráciu Ragie MCP servera:
{ "mcpServers": { "ragie": { "command": "npx", "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"], "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" } } } }
- Reštartujte klienta Claude a overte pripojenie.
Cursor
- Overte, že Node.js (>= 18) je nastavený.
- Získajte Ragie API kľúč.
- Upravte konfiguráciu MCP serverov v Cursore.
- Pridajte:
{ "mcpServers": { "ragie": { "command": "npx", "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"], "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" } } } }
- Uložte a reštartujte Cursor.
Cline
- Uistite sa, že Node.js (>= 18) je prítomný.
- Získajte Ragie API kľúč.
- Otvorte konfiguračný súbor MCP servera v Cline.
- Pridajte:
{ "mcpServers": { "ragie": { "command": "npx", "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"], "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" } } } }
- Uložte súbor a reštartujte Cline.
Zabezpečenie API kľúčov:
Vždy zadávajte RAGIE_API_KEY
cez premenné prostredia, nie priamo do zdrojového kódu alebo konfiguračných súborov.
Príklad:
{
"env": {
"RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
}
}
Ako používať tento MCP v tokoch
Použitie MCP vo FlowHunt
Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného postupu začnite pridaním MCP komponentu do vášho toku a prepojením s AI agentom:

Kliknutím na MCP komponent otvoríte panel konfigurácie. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte podrobnosti o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:
{
"ragie": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní má AI agent možnosť používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť „ragie“ na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú MCP adresu.
Prehľad
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Popis uvedený v README |
Zoznam promptov | ⛔ | Bez zmienky o šablónach promptov |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie sú explicitne zdokumentované |
Zoznam nástrojov | ✅ | Jeden nástroj: retrieve |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Použitie env premennej: RAGIE_API_KEY |
Podpora sampling (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Bez zmienky o podpore sampling |
Náš názor
Ragie MCP Server je veľmi zameraný a ľahko nastaviteľný, s jasnou dokumentáciou pre integráciu nástrojov a zabezpečenie API kľúčov. Aktuálne však ponúka iba jeden nástroj, žiadne explicitné šablóny promptov alebo zdrojov a chýbajú detaily o pokročilých funkciách ako roots či sampling.
MCP Skóre
Má LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 9 |
Počet Stars | 21 |
Hodnotenie:
Na základe vyššie uvedených tabuliek hodnotíme Ragie MCP Server na 5/10. Má vhodnú licenciu, je dobre zdokumentovaný a jednoduchý, no jeho rozsah a rozšíriteľnosť sú limitované absenciou promptov, zdrojov, roots či sampling. Vhodný na základné získavanie znalostí zo znalostnej bázy, nie však na komplexné workflow vyžadujúce bohatšie protokolové možnosti.
Najčastejšie kladené otázky
- Čo je Ragie MCP Server?
Ragie MCP Server funguje ako most medzi AI asistentmi a znalostnou bázou Ragie, poskytuje sémantické vyhľadávanie a kontextové získavanie informácií pre zvýšenie hodnoty AI aplikácií.
- Aký nástroj poskytuje Ragie MCP Server?
Ponúka jediný nástroj s názvom 'retrieve', ktorý umožňuje dopytovať sa na znalostnú bázu Ragie a získavať relevantné informácie pomocou sémantického vyhľadávania.
- Aké sú bežné použitia Ragie MCP Servera?
Typické prípady použitia zahŕňajú dopytovanie znalostnej bázy, rozširovanie AI odpovedí o externé dáta, automatizovaný výskum a generovanie kontextových odpovedí v AI pracovných tokoch.
- Ako zabezpečím svoj Ragie API kľúč?
Vždy nastavujte RAGIE_API_KEY pomocou premenných prostredia vo vašich konfiguračných súboroch – nikdy ho nezadávajte priamo do zdrojového kódu.
- Podporuje Ragie MCP Server šablóny promptov alebo zdrojov?
Nie, aktuálna verzia neposkytuje explicitné šablóny promptov ani definície zdrojov. Jeho hlavné zameranie je na získavanie informácií zo znalostnej bázy.
- Aké je celkové hodnotenie Ragie MCP Servera?
Ragie MCP Server je hodnotený na 5/10 – jednoduchý, dobre zdokumentovaný a zameraný na získavanie znalostí, no obmedzený v rozšíriteľnosti a pokročilých protokolových funkciách.
Vyskúšajte Ragie MCP Server s FlowHunt
Posuňte svoje AI pracovné toky na vyššiu úroveň so silným získavaním znalostí Ragie. Integrujte teraz pre inteligentnejších, kontextovejších AI agentov.