AI-agent för Graphlit MCP Server
Integrera smidigt Graphlit Model Context Protocol (MCP) Server för att ena och söka kunskap över Slack, Discord, webbplatser, Google Drive, e-post, Jira, GitHub och mer. Mata in, extrahera och hämta rikt innehåll direkt, vilket möjliggör RAG-redo och sökbara kunskapsbaser för produkt- och utvecklararbetsflöden. Automatisera inmatning, transkription, extraktion och publicering – allt med avancerade kopplingar och webbaserade verktyg.
Enad inmatning & hämtning av kunskap
Mata in strukturerad och ostrukturerad data från Slack, Discord, e-post, Jira, Linear, GitHub, Google Drive och mer. Sök och hämta direkt inom valfri MCP-klient och möjliggör RAG-redo kunskapsbaser för dina produkt- och utvecklingsteam.
- Inmatning från flera källor.
- Mata automatiskt in filer, meddelanden, e-post, ärenden och dokument från en mängd olika kopplingar inklusive Google Drive, Slack, Discord, Jira, GitHub och fler.
- Kraftfull sökning & hämtning.
- Möjliggör snabb, semantisk sökning och hämtning av relevant kunskap, dokument och konversationer över alla anslutna datakällor.
- Ljud- & videotran-skription.
- Transkribera ljud- och videofiler till sökbar text automatiskt för förbättrad kunskapsupptäckt.
- Dokumentkonvertering.
- Extrahera och konvertera PDF, DOCX, PPTX och HTML till Markdown för standardiserad, sökbar lagring.
Avancerade RAG- & extraktionsverktyg
Ge dina team kraften med Retrieval-Augmented Generation (RAG) och strukturerad dataextraktion. Starta LLM-drivna konversationer, extrahera strukturerad JSON från text och publicera som ljud eller bilder – automatiserar kunskapsarbetsflöden.
- LLM-konversation & RAG.
- Starta LLM-drivna konversationer med kontext från din inmatade data för smartare, retrieval-augmented svar.
- Strukturerad dataextraktion.
- Extrahera strukturerad JSON från ostrukturerad text och dokument, vilket effektiviserar efterföljande automatisering.
- Flexibel publicering.
- Publicera extraherade insikter som ljud eller bilder med integrerade AI-tjänster.
Automatisering, aviseringar & webbaserade verktyg
Automatisera processer, hantera datakopplingar och håll dig informerad med inbyggda aviseringar. Använd avancerad webbcrawling, webbsökning, kartläggning och skärmdumpsverktyg för att hålla din kunskapsbas aktuell och användbar.
- Automatiserade processer.
- Konfigurera, skapa och hantera samlingar, flöden och arbetsflöden med robusta automatiseringsverktyg.
- Integrerade aviseringar.
- Håll dig uppdaterad med aviseringar via Slack, e-post, webhook och Twitter/X för viktiga projektaktiviteter.
- Webbcrawling & sökning.
- Använd inbyggda webbcrawling-, sök-, kartläggnings- och skärmdumpsverktyg för att hålla din kunskap uppdaterad.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Graphlit MCP-integrationsverktyg
Följande verktyg ingår i Graphlit MCP-integrationen:
- query_contents
Sök och filtrera innehåll i din kunskapsbas för att hitta relevanta dokument och data.
- query_collections
Sök över samlingar för att identifiera och hämta grupperat innehåll effektivt.
- query_feeds
Sök i flöden för att upptäcka och samla information från olika inmatade källor.
- query_conversations
Sök och hämta konversationer, vilket möjliggör utforskning av trådade diskussioner och meddelanden.
- retrieve_relevant_sources
Hämta källor som är mest relevanta för en fråga – stödjer kontextmedveten informationsåtkomst.
- retrieve_similar_images
Hitta och returnera bilder som visuellt liknar en referensbild.
- visually_describe_image
Skapa en visuell beskrivning av en bild för tillgänglighet eller innehållsförståelse.
- extract_structured_json_from_text
Extrahera strukturerad JSON-data från ostrukturerad text för vidare bearbetning.
- ingest_files
Lägg till filer av olika format i ditt Graphlit-projekt för indexering och hämtning.
- ingest_web_pages
Mata in webbsidor genom att crawla URL:er och extrahera deras innehåll till kunskapsbasen.
- ingest_messages
Importera meddelanden från chattplattformar och kommunikationsverktyg för centraliserad åtkomst.
- ingest_posts
Mata in inlägg från stödda plattformar och lagra dem för sökning och senare referens.
- ingest_emails
Lägg till e-postmeddelanden från anslutna konton i ditt kunskapsarkiv.
- ingest_issues
Mata in ärenden från projektledningssystem som Jira, Linear eller GitHub Issues.
- ingest_text
Lägg till valfria textposter direkt i din kunskapsbas.
- ingest_memory
Lagra korttidsminnesfragment för snabb återkallning och kontextunderhåll.
- create_collection
Skapa nya samlingar för att organisera och gruppera relaterat innehåll.
- add_contents_to_collection
Lägg till befintliga innehållsposter i en angiven samling för organisering.
- remove_contents_from_collection
Ta bort specifikt innehåll från en samling utan att radera ursprungsdata.
- delete_collections
Radera en eller flera samlingar och hantera din organisationsstruktur.
- delete_feeds
Radera flöden som inte längre behövs i kunskapsbasen.
- delete_contents
Ta bort specifika innehållsposter permanent från ditt projekt.
- delete_conversations
Radera konversationer för att hantera datalagring och integritet.
- is_feed_done
Kontrollera status för ett flöde för att övervaka inmatningsförloppet.
- is_content_done
Verifiera om inmatning eller bearbetning av innehåll är klar för en viss post.
- list_slack_channels
Lista alla tillgängliga Slack-kanaler som är anslutna till ditt projekt.
- list_microsoft_teams_teams
Lista Microsoft Teams-team för integration och datainmatning.
- list_microsoft_teams_channels
Lista alla kanaler i Microsoft Teams-miljöer.
- list_sharepoint_libraries
Lista SharePoint-dokumentbibliotek som är tillgängliga för integrationen.
- list_sharepoint_folders
Lista mappar i SharePoint för riktade innehållsåtgärder.
- list_linear_projects
Lista tillgängliga Linear-projekt för synkronisering av ärenden och uppgifter.
- list_notion_databases
Lista Notion-databaser för extraktion eller uppdatering av strukturerad information.
- list_notion_pages
Lista alla Notion-sidor kopplade till din arbetsyta.
- list_dropbox_folders
Lista Dropbox-mappar som är tillgängliga för datainmatning eller hantering.
- list_box_folders
Lista Box-mappar för att underlätta integration över molnlagring.
- list_discord_guilds
Lista Discord-gillen (servrar) för meddelande- och kanalåtgärder.
- list_discord_channels
Lista kanaler i Discord-gillen för inmatning eller aviseringar.
- list_google_calendars
Lista Google-kalendrar för händelseextraktion eller integration.
- list_microsoft_calendars
Lista Microsoft-kalendrar för schemaläggning och datahämtning.
- web_crawling
Crawla webbplatser för att automatiskt mata in och indexera webbsidor.
- web_search
Utför webb- och poddsökningar för att förstärka dina informationskällor.
- web_mapping
Kartlägg webbaserade strukturer och länkar för innehållsupptäckt och crawlingstrategier.
- screenshot_page
Ta och lagra skärmdumpar av webbsidor för visuell arkivering.
- publish_as_audio
Publicera innehåll som ljud med hjälp av ElevenLabs ljudsyntes.
- publish_as_image
Generera och publicera bilder från text med OpenAI:s bildgenerering.
- prompt_llm_conversation
Initiera LLM-drivna konversationer för frågesvar och kontextuell RAG.
- configure_project
Konfigurera projektinställningar och autentiseringsuppgifter för skräddarsydd integration.
- notifications_slack
Skicka aviseringar till Slack-kanaler för larm och uppdateringar.
- notifications_email
Skicka e-postaviseringar baserat på händelser eller arbetsflödesändringar.
- notifications_webhook
Trigga utgående webhook-aviseringar till externa system.
- notifications_twitter
Avisera via Twitter/X för realtids-publicering och larm.
Optimera ditt arbetsflöde med Graphlit MCP Server
Integrera alla dina verktyg och kunskapskällor i en enad, sökbar och RAG-redo plattform. Upplev smidig inmatning, hämtning och publicering över Slack, Discord, GitHub, Google Drive och mer – direkt i din favorit-IDE.
Vad är Graphlit
Graphlit är en hanterad kunskaps-API-plattform utformad för att möjliggöra för utvecklare och företag att bygga kunskapsdrivna AI-applikationer effektivt. Den erbjuder inmatning, minne och hämtning för AI-appar och agenter, vilket gör det enklare att extrahera, transformera och ladda (ETL) data för stora språkmodeller (LLM) via webbskrapning, filuppladdning och API-integrationer. Graphlit ger användare kraften att utnyttja multimodal AI och LLM:er, och omvandlar ostrukturerad data till intelligenta, handlingsbara insikter. Med sitt API-först, molnbaserade tillvägagångssätt effektiviserar Graphlit processen att strukturera och lagra kunskap från dokument, webbplatser och andra datakällor, och tillhandahåller robust stöd för AI-drivna arbetsflöden.
Funktioner
Vad vi kan göra med Graphlit
Graphlit möjliggör ett brett utbud av funktioner för AI-agenter, utvecklare och företag genom att tillhandahålla kraftfulla API:er för inmatning, bearbetning och hämtning av kunskap från olika datakällor. Här är några av de viktigaste sakerna du kan göra med Graphlit:
- Automatiserad datainmatning
- Extrahera och strukturera kunskap smidigt från dokument, webbsidor och API:er.
- Minne & hämtning för AI
- Utrusta dina AI-agenter med beständigt minne och avancerade hämtfunktioner.
- Multimodal databehandling
- Hantera text, bilder och andra datatyper för att skapa rika, kontextuella kunskapsbaser.
- Webbskrapning för LLM:er
- Mata in uppdaterad information för stora språkmodeller med integrerade webbskrapningsverktyg.
- API-först-integration
- Integrera enkelt kunskapshantering i dina egna appar, agenter eller AI-arbetsflöden.
Hur AI-agenter drar nytta av Graphlit
AI-agenter kan utnyttja Graphlit-plattformen för att förbättra sitt minne, kontext och beslutsfattande genom att få tillgång till strukturerad, realtids- och multimodal kunskap. Detta gör att agenter kan ge mer exakta svar, bibehålla kontext över längre interaktioner och integrera insikter från en mängd olika källor, inklusive dokument, webbsidor och API:er. Genom att automatisera inmatning och hämtning blir AI-agenter som använder Graphlit mer autonoma, pålitliga och effektiva i uppgifter som kundsupport, forskning och beslutsautomation.