Ragie MCP Server

Vad gör “Ragie” MCP Server?

Ragie MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som ett gränssnitt mellan AI-assistenter och Ragies system för hämtning av kunskapsbas. Genom att implementera MCP möjliggör servern för AI-modeller att söka i en Ragie-kunskapsbas och hämta relevant information för att stödja avancerade utvecklingsflöden. Den huvudsakliga funktionen är möjligheten till semantisk sökning och att hämta kontextuellt relevant data från strukturerade kunskapsbaser. Denna integration ger AI-assistenter förbättrade möjligheter för kunskapshämtning, vilket stödjer uppgifter som att besvara frågor, tillhandahålla referenser och integrera extern kunskap i AI-drivna applikationer.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation.

Lista över resurser

Inga explicita resurser dokumenterade i tillgängliga repository-filer eller README.

Lista över verktyg

• retrieve: Möjliggör sökning i Ragies kunskapsbas efter relevant information. Detta är det huvudsakliga och enda verktyget som exponeras av Ragie MCP Server.

Användningsområden för denna MCP Server

• Sökning i kunskapsbas: Utvecklare kan använda servern för att utföra semantiska sökningar i en Ragie-kunskapsbas och hämta information relevant för deras frågor.
• AI-förstärkning: Möjliggör för AI-assistenter och agenter att komplettera sina svar med fakta eller kontext från kunskapsbasen.
• Automatiserad forskning: Hjälper till att automatisera informationsinsamling för forskning, dokumentation eller analysuppgifter genom att använda Ragies hämtningsfunktioner.
• Generering av kontextuella svar: Förbättrar LLM-drivna applikationer genom att ge dem tillgång till aktuell eller domänspecifik kunskap som inte finns i modellen.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js (>= 18) är installerat.
2. Skaffa din Ragie API-nyckel.
3. Redigera eller skapa MCP-konfigurationsfilen i Windsurf.
4. Lägg till Ragie MCP-servern med följande JSON-snippet:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Spara ändringarna och starta om Windsurf. Kontrollera att servern körs.

Claude

1. Installera Node.js (>= 18).
2. Skaffa din Ragie API-nyckel.
3. Uppdatera Claude MCP-konfigurationen.
4. Infoga Ragie MCP-serverkonfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Starta om Claude-klienten och säkerställ anslutning.

Cursor

1. Verifiera att Node.js (>= 18) är installerat.
2. Skaffa Ragie API-nyckeln.
3. Redigera Cursor-konfigurationen för MCP-servrar.
4. Lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Säkerställ att Node.js (>= 18) finns.
2. Skaffa din Ragie API-nyckel.
3. Öppna Clines MCP-serverkonfigurationsfil.
4. Lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "ragie": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ragieai/mcp-server@latest"],
         "env": { "RAGIE_API_KEY": "your_api_key" }
       }
     }
   }
   

5. Spara filen och starta om Cline.

Skydda API-nycklar:
Ange alltid RAGIE_API_KEY via miljövariabler, inte direkt i källkod eller konfigurationsfiler.
Exempel:

{
  "env": {
    "RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
  }
}

Hur man använder 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 sektionen för system-MCP-konfiguration, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "ragie": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att ändra “ragie” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning

Ragie MCP Server är mycket fokuserad och enkel att sätta upp, med tydlig dokumentation för verktygsintegration och API-nyckelsäkerhet. Den erbjuder dock för närvarande endast ett verktyg, inga explicita mallar för prompts eller resurser och saknar detaljer om avancerade funktioner som roots eller sampling.

MCP-betyg

Betyg:
Baserat på ovanstående tabeller ger vi Ragie MCP Server 5/10 i betyg. Den har god licensiering, är tydligt dokumenterad och enkel, men är begränsad i omfattning och utbyggbarhet på grund av avsaknad av prompts, resurser, roots eller sampling. Passar för grundläggande KB-hämtning, men inte för komplexa arbetsflöden som kräver rikare protokollfunktioner.