Graphlit MCP Server-integration

Vad gör “Graphlit” MCP Server?

Graphlit MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan MCP-klienter och Graphlit-plattformen, vilket möjliggör smidig integration med en mängd externa datakällor och tjänster. Dess huvudsakliga syfte är att aggregera, indexera och göra mångsidigt innehåll från plattformar som Slack, Discord, webbplatser, Google Drive, e-post, Jira, Linear och GitHub sökbart, och omvandla detta till en enhetlig, RAG-klar (Retrieval-Augmented Generation) kunskapsbas. Servern stöder import av dokument, webbsidor, ljud och video – och extraherar eller transkriberar automatiskt innehåll för effektiv åtkomst. Med inbyggda verktyg för webbcrawling, sökning och mer, ger Graphlit MCP Server AI-assistenter och utvecklare möjlighet att interagera med och hantera stora kunskapsbaser, vilket möjliggör avancerade arbetsflöden såsom dokumentsökning, automatiserad extrahering och aggregering från flera källor inom populära utvecklingsmiljöer.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar finns listade i den tillgängliga dokumentationen eller i repository-filerna.

Lista över resurser

Inga explicita resurser finns beskrivna i den tillgängliga dokumentationen eller repository-filerna.

Lista över verktyg

• Query Contents: Sök och hämta innehåll från den importerade kunskapsbasen.
• Query Collections: Sök i specifika samlingar av data eller dokument.
• Query Feeds: Hämta och sök i olika flöden integrerade i Graphlit.
• Query Conversations: Få tillgång till och sök konversationshistorik över plattformar.
• Retrieve Relevant Sources: Hitta källor relevanta för en sökning eller ett sammanhang.
• Retrieve Similar Images: Lokalisera bilder som visuellt liknar en angiven bild.
• Visually Describe Image: Skapa en textbeskrivning av en bild.
• Prompt LLM Conversation: Starta eller fortsätt en LLM-baserad konversation för RAG-arbetsflöden.
• Extract Structured JSON from Text: Konvertera ostrukturerad text till strukturerat JSON-format.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Omvandla innehåll till ljud med ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Skapa bilder från prompts med OpenAI.
• Files, Web Pages, Messages, Posts, Emails, Issues, Text, Memory (Short-Term): Importera dessa innehållstyper till Graphlit.
• Web Crawling: Utför automatiserad webbcrawling för att importera webbdata.
• Data Connectors: Integrationer för import med:
  • Microsoft Outlook e-post
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcasts (RSS)

Användningsområden för denna MCP Server

• Företagskunskapshantering: Samla interna dokument, kommunikation och resurser från olika plattformar i en enhetlig, sökbar kunskapsbas för enkel åtkomst och RAG-arbetsflöden.
• Automatiserad innehållsimport & sökning: Importera automatiskt dokument, webbsidor, e-post med mera – så att de blir direkt sökbara och tillgängliga för AI-assistenter eller utvecklare.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) över flera källor: Gör det möjligt för LLM:er att använda aktuell, kontext-rik information från olika datakällor, vilket ökar träffsäkerheten och relevansen för AI-genererat innehåll.
• Dataintegration över plattformar: Koppla och synkronisera data från verktyg som Slack, Jira, GitHub och Google Drive för en helhetssyn på projekt- och produktledning.
• Publicering & transformation av innehåll: Omvandla importerade data till andra format (ljud, bilder) eller extrahera strukturerad data för vidare bearbetning eller publicering.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js är installerat på ditt system.
2. Lokalisera eller skapa din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till posten för Graphlit MCP Server i sektionen mcpServers:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att Graphlit MCP Server körs och är åtkomlig.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "graphlit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@graphlit/graphlit-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GRAPHLIT_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till Graphlit MCP Server-posten enligt följande:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern visas under dina anslutna MCP-servrar.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Infoga följande MCP-serverkonfiguration:

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

4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Kontrollera att Graphlit MCP finns bland tillgängliga verktyg.

Cline

1. Bekräfta att Node.js är tillgängligt på ditt system.
2. Gå till din Cline-konfigurationsfil.
3. Lägg till Graphlit MCP Server så här:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Validera MCP Server-integrationen.

Obs: Använd alltid miljövariabler för att skydda känslig information som API-nycklar, enligt exemplet för Windsurf ovan.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du detaljerna för din MCP-server med detta JSON-format:

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

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “graphlit” till namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Stöd för Roots: Inte explicit nämnt i dokumentationen.

Vår åsikt

Graphlit MCP Server är robust när det gäller verktygsfunktionalitet och integrationsguider men saknar tydlig dokumentation kring promptmallar och MCP-resurser. Förekomsten av en LICENSE, aktiv utveckling och starkt GitHub-engagemang gör den till ett stabilt val för kunskapshantering och RAG-användning, även om bristen på resurs- och promptdokumentation kan begränsa anpassning direkt ur lådan i vissa scenarier.

MCP-betyg