Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server

Vad gör “Langflow-DOC-QA-SERVER” MCP Server?

Langflow-DOC-QA-SERVER är en Model Context Protocol (MCP)-server designad för dokumentfrågor och -svar (Q&A), driven av Langflow. Den fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och en Langflow-backend, vilket gör det möjligt för användare att fråga dokument på ett smidigt sätt. Genom att använda MCP exponerar denna server dokument-Q&A-funktioner som verktyg och resurser som kan nås av AI-klienter, vilket möjliggör avancerade utvecklingsflöden. Utvecklare kan integrera dokumenthämtning, frågesvar och interaktion med stora språkmodeller (LLM) i sina applikationer, vilket gör det enklare att öka produktiviteten vid uppgifter som dokumentsökning, supportautomation och informationsutvinning.

Lista över promptar

Inga promptmallar är dokumenterade i förvaret eller README.

Lista över resurser

Inga specifika resurser är dokumenterade eller listade i förvaret eller README.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg är listade i en server.py eller motsvarande serverfil i tillgänglig dokumentation eller fillista.

Användningsområden för denna MCP-server

• Dokumentsökning och Q&A
  Integrera naturlig språksökning över dokument för omedelbara svar och förbättrad tillgång till organisationskunskap.
• Automatiserade supportbotar
  Använd servern som backend för botar som besvarar användarfrågor baserat på uppladdad eller indexerad dokumentation.
• Kunskapshantering
  Gör det möjligt för team att utvinna information från stora dokumentmängder och öka produktiviteten.
• Arbetsflödesautomation
  Automatisera repetitiva forsknings- eller informationssökningsuppgifter genom att integrera dokument-Q&A i arbetsflöden.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Kontrollera att förutsättningar är installerade (t.ex. Node.js, Langflow-backend).
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Langflow-DOC-QA-SERVER MCP-servern med följande JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "langflow-doc-qa": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är åtkomlig.

Säkerställ API-nycklar

Använd miljövariabler för att skydda API-nycklar:

{
  "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. Installera nödvändiga beroenden.
2. Lokalisera Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till MCP-serverkonfigurationen enligt ovan.
4. Starta om Claude.
5. Bekräfta anslutning till Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Förbered Langflow-backend och installera Node.js vid behov.
2. Redigera Cursor-konfigurationen.
3. Infoga MCP-serverns konfigurations-JSON.
4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Testa serverintegrationen.

Cline

1. Kontrollera att alla förutsättningar är uppfyllda.
2. Uppdatera Cline-konfigurationsfilen.
3. Lägg till MCP-serverns JSON-konfiguration.
4. Starta om Cline för att ändringarna ska börja gälla.
5. Validera integrationen.

Så använder du denna MCP i flöden

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 dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “langflow-doc-qa” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP är en minimal, demonstrationsfokuserad server som tydligt förklarar sitt syfte och installation men saknar dokumentation om promptmallar, resurser och verktyg. Dess installationsinstruktioner är generiska och baserade på standard-MCP-konventioner. Detta begränsar dess färdiga användbarhet men gör den till ett tydligt exempel för grundläggande integration.

MCP-poäng

Betyg: 4/10 — Projektet är välavgränsat och öppen källkod, men saknar riklig dokumentation och detaljer om sina MCP-specifika funktioner, resurser och verktyg.