Tích hợp Máy chủ Graphlit MCP

Máy chủ “Graphlit” MCP làm gì?

Máy chủ Graphlit MCP (Model Context Protocol) đóng vai trò là cầu nối giữa các khách hàng MCP và nền tảng Graphlit, cho phép tích hợp liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài. Mục tiêu chính của nó là tổng hợp, lập chỉ mục và giúp tìm kiếm đa dạng nội dung từ các nền tảng như Slack, Discord, trang web, Google Drive, email, Jira, Linear và GitHub, biến chúng thành một cơ sở tri thức hợp nhất, sẵn sàng cho RAG (Retrieval-Augmented Generation). Máy chủ hỗ trợ nhập tài liệu, trang web, âm thanh và video—tự động trích xuất hoặc chuyển lời nội dung để truy xuất hiệu quả. Với các công cụ tích hợp cho thu thập web, tìm kiếm và nhiều hơn nữa, Máy chủ Graphlit MCP giúp trợ lý AI và nhà phát triển tương tác và quản lý kho tri thức lớn, cho phép các quy trình nâng cao như tìm kiếm tài liệu, trích xuất tự động và tổng hợp đa nguồn ngay trong môi trường phát triển phổ biến.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được liệt kê trong tài liệu hoặc các file kho lưu trữ hiện có.

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Yêu cầu demo Đăng nhập

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được nêu chi tiết trong tài liệu hoặc các file kho lưu trữ hiện có.

Danh sách Công cụ

• Query Contents: Tìm kiếm và truy xuất nội dung từ cơ sở tri thức đã nhập.
• Query Collections: Truy vấn các bộ sưu tập dữ liệu hoặc tài liệu cụ thể.
• Query Feeds: Truy xuất và tìm kiếm qua các nguồn cấp dữ liệu được tích hợp vào Graphlit.
• Query Conversations: Truy cập và tìm kiếm lịch sử hội thoại trên các nền tảng.
• Retrieve Relevant Sources: Tìm các nguồn liên quan tới một truy vấn hoặc ngữ cảnh.
• Retrieve Similar Images: Tìm kiếm hình ảnh có đặc điểm tương tự hình ảnh đã cung cấp.
• Visually Describe Image: Tạo mô tả văn bản cho một hình ảnh.
• Prompt LLM Conversation: Khởi tạo hoặc tiếp tục hội thoại dựa trên LLM cho quy trình RAG.
• Extract Structured JSON from Text: Chuyển đổi dữ liệu văn bản không cấu trúc thành định dạng JSON có cấu trúc.
• Publish as Audio (ElevenLabs Audio): Chuyển đổi nội dung thành âm thanh sử dụng ElevenLabs.
• Publish as Image (OpenAI Image Generation): Tạo hình ảnh từ prompt bằng OpenAI.
• Files, Web Pages, Messages, Posts, Emails, Issues, Text, Memory (Short-Term): Nhập các loại nội dung này vào Graphlit.
• Web Crawling: Tự động thu thập dữ liệu web để nhập liệu.
• Data Connectors: Tích hợp nhập liệu với:
  • Email Microsoft Outlook
  • Google Mail
  • Notion
  • Reddit
  • Linear
  • Jira
  • GitHub Issues
  • Google Drive
  • OneDrive
  • SharePoint
  • Dropbox
  • Box
  • GitHub
  • Slack
  • Microsoft Teams
  • Discord
  • Twitter/X
  • Podcast (RSS)

Tham gia bản tin của chúng tôi

Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.

Địa chỉ email

Đăng ký

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Quản lý tri thức doanh nghiệp: Tổng hợp tài liệu nội bộ, giao tiếp và tài nguyên từ nhiều nền tảng thành một cơ sở tri thức hợp nhất, có thể tìm kiếm dễ dàng cho truy xuất và quy trình RAG.
• Nhập liệu & Tìm kiếm nội dung tự động: Tự động nhập tài liệu, trang web, email, v.v.—giúp chúng có thể tìm kiếm và truy cập tức thì cho trợ lý AI hoặc nhà phát triển.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) đa nguồn: Cho phép LLM truy xuất thông tin mới nhất, giàu ngữ cảnh từ nhiều nguồn dữ liệu, nâng cao độ chính xác và liên quan của đầu ra AI.
• Tích hợp dữ liệu đa nền tảng: Kết nối và đồng bộ dữ liệu từ các công cụ như Slack, Jira, GitHub, Google Drive, hỗ trợ quản lý dự án và sản phẩm tổng thể.
• Xuất bản & Chuyển đổi nội dung: Chuyển đổi nội dung nhập vào các định dạng khác (âm thanh, hình ảnh) hoặc trích xuất dữ liệu có cấu trúc để xử lý hay xuất bản tiếp theo.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
2. Định vị hoặc tạo file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm mục Máy chủ Graphlit MCP vào phần mcpServers:

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

4. Lưu file cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác nhận Máy chủ Graphlit MCP đang chạy và có thể truy cập.

Bảo mật khóa API

Sử dụng biến môi trường để lưu khóa API:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Mở file cấu hình của Claude.
3. Thêm mục Máy chủ Graphlit MCP như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ đã được liệt kê trong các MCP đã kết nối.

Cursor

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Sửa file cấu hình Cursor.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP sau:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra Graphlit MCP đã xuất hiện trong các công cụ khả dụng.

Cline

1. Xác nhận Node.js đã có trên hệ thống.
2. Truy cập file cấu hình Cline.
3. Thêm Máy chủ Graphlit MCP như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác nhận tích hợp Máy chủ MCP.

Lưu ý: Luôn dùng biến môi trường để bảo mật thông tin nhạy cảm như khóa API, như ví dụ Windsurf ở trên.

Hướng dẫn sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “graphlit” bằng tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay thế URL bằng URL MCP server của riêng bạn.

Tổng quan

Hỗ trợ cho Roots: Không được đề cập rõ trong tài liệu.

Ý kiến của chúng tôi

Máy chủ Graphlit MCP mạnh mẽ về chức năng công cụ và hướng dẫn tích hợp nhưng thiếu tài liệu rõ ràng về mẫu prompt và tài nguyên MCP. Việc có LICENSE, phát triển tích cực và tương tác GitHub mạnh khiến nó là lựa chọn tốt cho quản lý tri thức và các trường hợp RAG, tuy nhiên sự thiếu vắng tài liệu về tài nguyên và prompt có thể hạn chế khả năng sử dụng ngay trong một số tình huống.

Điểm MCP