Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Sunucusu

“Langflow-DOC-QA-SERVER” MCP Sunucusu ne yapar?

Langflow-DOC-QA-SERVER, Langflow tarafından desteklenen belge soru-cevap (Soru-Cevap) görevleri için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI asistanları ile bir Langflow arka ucu arasında köprü görevi görerek kullanıcıların belgelere kolayca sorgu yapmasını sağlar. MCP’den yararlanarak, bu sunucu belge Soru-Cevap yeteneklerini AI istemcilerinin erişebileceği araçlar ve kaynaklar olarak sunar ve gelişmiş geliştirme iş akışlarını mümkün kılar. Geliştiriciler belge alma, soru yanıtlama ve büyük dil modelleriyle (LLM’ler) etkileşimi uygulamalarına entegre edebilir, böylece dokümantasyon arama, destek otomasyonu ve bilgi çıkarımı gibi görevlerde verimliliği artırabilirler.

Prompt Listesi

Depoda veya README dosyasında herhangi bir prompt şablonu belgelenmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda veya README dosyasında belirli bir kaynak belgelenmemiş veya listelenmemiştir.

Araç Listesi

Mevcut belgelerde veya dosya listelerinde server.py veya eşdeğer bir sunucu dosyasında açıkça listelenmiş bir araç bulunmamaktadır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Belge Arama ve Soru-Cevap
  Belgelere doğal dil ile arama entegre edin, anında yanıtlarla kurumsal bilgiye erişimi artırın.
• Otomatik Destek Botları
  Yüklenen veya indekslenen dokümantasyona dayanarak kullanıcı sorularını yanıtlayan botlar için sunucuyu arka uç olarak kullanın.
• Bilgi Yönetimi
  Ekiplerin büyük belge koleksiyonlarından bilgi çıkarmasını sağlayarak verimliliği artırın.
• İş Akışı Otomasyonu
  Belge Soru-Cevap yeteneklerini iş akışlarına gömerek tekrarlayan araştırma veya bilgi toplama görevlerini otomatikleştirin.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Gerekli önkoşulların kurulu olduğundan emin olun (örn. Node.js, Langflow arka ucu).
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. Aşağıdaki JSON koduyla Langflow-DOC-QA-SERVER MCP sunucusunu ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalışıp çalışmadığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

API anahtarlarını güvenli hale getirmek için ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "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. Gerekli bağımlılıkları yükleyin.
2. Claude yapılandırma dosyasını bulun.
3. MCP sunucu yapılandırmasını yukarıda gösterildiği gibi ekleyin.
4. Claude’u yeniden başlatın.
5. Langflow-DOC-QA-SERVER’a bağlantıyı doğrulayın.

Cursor

1. Langflow arka ucunu hazırlayın ve gerekirse Node.js kurun.
2. Cursor yapılandırmasını düzenleyin.
3. MCP sunucu yapılandırma JSON’unu ekleyin.
4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Sunucu entegrasyonunu test edin.

Cline

1. Tüm önkoşulların karşılandığından emin olun.
2. Cline yapılandırma dosyasını güncelleyin.
3. MCP sunucu JSON yapılandırmasını ekleyin.
4. Değişikliklerin etkin olması için Cline’ı yeniden başlatın.
5. Entegrasyonu doğrulayın.

Bu MCP’yi iş akışlarında nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “langflow-doc-qa” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP, amacını ve kurulumunu açıkça belirten, gösterim odaklı, minimal bir sunucudur; ancak prompt şablonları, kaynaklar ve araçlar konusunda dokümantasyon eksiktir. Kurulum talimatları genel olup standart MCP prensiplerine dayalıdır. Bu durum kutudan çıkar çıkmaz kullanımını sınırlar; ancak temel entegrasyon için açık bir örnek oluşturur.

MCP Puanı

Puan: 4/10 — Proje, kapsamı net ve açık kaynaklıdır; ancak MCP’ye özgü özellikler, kaynaklar ve araçlar hakkında ayrıntılı ve zengin bir dokümantasyon sunmamaktadır.