Langflow-DOC-QA-SERVER Máy chủ MCP

“Langflow-DOC-QA-SERVER” MCP Server làm gì?

Langflow-DOC-QA-SERVER là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được phát triển cho các tác vụ hỏi đáp tài liệu, vận hành bởi Langflow. Nó đóng vai trò cầu nối giữa trợ lý AI và backend Langflow, cho phép người dùng truy vấn tài liệu một cách hiệu quả. Thông qua MCP, máy chủ này cung cấp các khả năng hỏi đáp tài liệu như những công cụ và tài nguyên mà các client AI có thể truy cập, từ đó hỗ trợ các quy trình phát triển nâng cao. Lập trình viên có thể tích hợp truy xuất tài liệu, hỏi đáp và tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào ứng dụng của mình, giúp nâng cao hiệu suất công việc như tìm kiếm tài liệu, tự động hóa hỗ trợ và trích xuất thông tin.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được tài liệu hóa trong kho hoặc README.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được tài liệu hóa hoặc liệt kê trong kho hoặc README.

Danh sách Công cụ

Không có công cụ rõ ràng nào được liệt kê trong server.py hoặc file máy chủ tương đương theo tài liệu hoặc danh sách file hiện có.

Trường hợp sử dụng MCP Server này

• Tìm kiếm và Hỏi đáp tài liệu
  Tích hợp tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên trên tài liệu để nhận câu trả lời tức thì, nâng cao khả năng truy cập tri thức tổ chức.
• Bot hỗ trợ tự động
  Sử dụng máy chủ như backend cho bot trả lời câu hỏi dựa trên tài liệu đã tải lên hoặc đã lập chỉ mục.
• Quản lý tri thức
  Cho phép nhóm trích xuất thông tin từ tập hợp tài liệu lớn, tăng hiệu suất công việc.
• Tự động hóa quy trình
  Tự động hóa các tác vụ nghiên cứu lặp lại hoặc truy xuất thông tin nhờ tích hợp khả năng hỏi đáp tài liệu vào quy trình.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt các yêu cầu cần thiết (ví dụ: Node.js, backend Langflow).
2. Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm máy chủ MCP Langflow-DOC-QA-SERVER bằng đoạn JSON sau:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra máy chủ đã chạy và có thể truy cập được chưa.

Bảo mật API Key

Dùng biến môi trường để bảo mật API key:

{
  "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. Cài đặt các phụ thuộc cần thiết.
2. Tìm file cấu hình Claude.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP như trên.
4. Khởi động lại Claude.
5. Xác nhận kết nối tới Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Chuẩn bị backend Langflow và cài đặt Node.js nếu cần.
2. Chỉnh sửa cấu hình Cursor.
3. Chèn JSON cấu hình máy chủ MCP.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra tích hợp máy chủ.

Cline

1. Đảm bảo đã đáp ứng đủ các yêu cầu cần thiết.
2. Cập nhật file cấu hình Cline.
3. Thêm JSON cấu hình máy chủ MCP.
4. Khởi động lại Cline để áp dụng thay đổi.
5. Xác thực tích hợp.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent:

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

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý đổi “langflow-doc-qa” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP là một máy chủ tối giản, tập trung vào trình diễn, giải thích rõ ràng mục đích và cách thiết lập nhưng thiếu tài liệu về prompt, tài nguyên và công cụ. Hướng dẫn thiết lập của nó mang tính tổng quát, dựa trên các quy ước MCP tiêu chuẩn. Điều này giới hạn khả năng sử dụng sẵn có nhưng lại là ví dụ minh họa rõ ràng cho tích hợp cơ bản.

Điểm MCP

Đánh giá: 4/10 — Dự án có phạm vi rõ ràng và mã nguồn mở, nhưng thiếu tài liệu chi tiết về các tính năng, tài nguyên và công cụ MCP.