Integrations
Model Context Protocol (MCP)-Server für die Graphlit-Plattform
Überblick
Der Model Context Protocol (MCP)-Server ermöglicht die Integration zwischen MCP-Clients und dem Graphlit-Dienst. Dieses Dokument beschreibt den Einrichtungsprozess und bietet ein einfaches Beispiel für die Verwendung des Clients.
Integrieren Sie alles aus Slack, Discord, Websites, Google Drive, E-Mail, Jira, Linear oder GitHub in ein Graphlit-Projekt – und suchen und rufen Sie dann relevantes Wissen in einem MCP-Client wie Cursor, Windsurf, Goose oder Cline ab.
Ihr Graphlit-Projekt fungiert als durchsuchbare und RAG-fähige Wissensdatenbank für alle Ihre Entwickler- und Produktmanagement-Tools.
Dokumente (PDF, DOCX, PPTX usw.) und HTML-Webseiten werden beim Importieren in Markdown extrahiert. Audio- und Videodateien werden beim Importieren transkribiert.
Web-Crawling und Websuche sind als MCP-Tools integriert, ohne dass andere Tools wie Firecrawl, Exa usw. separat integriert werden müssen.
Weitere Informationen zu den Anwendungsfällen und Funktionen des MCP-Servers finden Sie in unserem Blog .
Sehen Sie sich unser neuestes YouTube-Video zur Verwendung des Graphlit MCP-Servers mit dem Goose MCP-Client an.
Wenn Sie Fragen zur Verwendung des MCP-Servers haben, treten Sie bitte unserer Discord- Community bei und posten Sie im Kanal #mcp.
Werkzeuge
Abruf
- Abfrageinhalte
- Abfragesammlungen
- Abfrage-Feeds
- Abfragekonversationen
- Relevante Quellen abrufen
- Ähnliche Bilder abrufen
- Bild visuell beschreiben
LAPPEN
- Schnelles LLM-Gespräch
Extraktion
- Extrahieren Sie strukturiertes JSON aus Text
Veröffentlichen
- Als Audio veröffentlichen (ElevenLabs Audio)
- Als Bild veröffentlichen (OpenAI Image Generation)
Verschlucken
- Dateien
- Webseiten
- Nachrichten
- Beiträge
- E-Mails
- Probleme
- Text
- Gedächtnis (Kurzzeit)
Datenkonnektoren
- Microsoft Outlook-E-Mail
- Google Mail
- Vorstellung
- Linear
- Jira
- GitHub-Probleme
- Google Drive
- OneDrive
- SharePoint
- Dropbox
- Kasten
- GitHub
- Locker
- Microsoft Teams
- Zwietracht
- Twitter/X
- Podcasts (RSS)
Web
- Web-Crawling
- Websuche (einschließlich Podcast-Suche)
- Webmapping
- Screenshot-Seite
Benachrichtigungen
- Locker
- Webhook
- Twitter/X
Operationen
- Projekt konfigurieren
- Sammlung erstellen
- Inhalte zur Sammlung hinzufügen
- Inhalte aus der Sammlung entfernen
- Sammlung(en) löschen
- Feed(s) löschen
- Inhalt(e) löschen
- Konversation(en) löschen
- Ist die Fütterung abgeschlossen?
- Ist der Inhalt fertig?
Aufzählungen
- Slack-Kanäle auflisten
- Liste der Microsoft Teams-Teams
- Microsoft Teams-Kanäle auflisten
- Auflisten von SharePoint-Bibliotheken
- Auflisten von SharePoint-Ordnern
- Liste linearer Projekte
- Notion-Datenbanken auflisten
Ressourcen
- Projekt
- Inhalt
- Feeds
- Sammlungen (von Inhalten)
- Workflows
- Gespräche
- Technische Daten
Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
- Node.js muss auf Ihrem System installiert sein (empfohlene Version 18.x oder höher).
- Ein aktives Konto auf der Graphlit-Plattform mit Zugriff auf das Dashboard der API-Einstellungen.
Konfiguration
Der Graphlit MCP-Server unterstützt das Festlegen von Umgebungsvariablen für die Authentifizierung und Konfiguration:
GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID
: Ihre Umgebungs-ID.GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID
: Ihre Organisations-ID.GRAPHLIT_JWT_SECRET
: Ihr JWT-Geheimnis zum Signieren des JWT-Tokens.
Sie finden diese Werte im API-Einstellungs-Dashboard auf der Graphlit-Plattform .
Installation
Installation über VS Code
Verwenden Sie für eine schnelle Installation eine der folgenden Ein-Klick-Installationsschaltflächen:
Für die manuelle Installation fügen Sie den folgenden JSON-Block zu Ihrer Benutzereinstellungsdatei (JSON) in VS Code hinzu. Drücken Sie dazu Ctrl + Shift + P
und geben Sie Preferences: Open User Settings (JSON)
ein.
Optional können Sie es einer Datei namens .vscode/mcp.json
in Ihrem Arbeitsbereich hinzufügen. Dadurch können Sie die Konfiguration mit anderen teilen.
Beachten Sie, dass der
mcp
Schlüssel in der Datei.vscode/mcp.json
nicht benötigt wird.
Installation über Windsurf
Um den Graphlit-MCP-Server in der Windsurf IDE-Anwendung zu installieren, sollte Cline NPX verwenden:
Ihre Datei mcp_config.json sollte ähnlich wie folgt konfiguriert sein:
Installation über Cline
Um den Graphlit-MCP-Server in der Cline IDE-Anwendung zu installieren, sollte Cline NPX verwenden:
Ihre Datei cline_mcp_settings.json sollte ähnlich wie folgt konfiguriert sein:
Installieren über den Cursor
Um den Graphlit-MCP-Server in der Cursor-IDE-Anwendung zu installieren, sollte Cursor NPX verwenden:
Ihre mcp.json-Datei sollte ähnlich wie folgt konfiguriert sein:
Installation über Smithery
So installieren Sie graphlit-mcp-server für Claude Desktop automatisch über Smithery :
Manuelle Installation
Um den Graphlit MCP-Server in einer beliebigen MCP-Clientanwendung zu verwenden, verwenden Sie:
Optional können Sie die Anmeldeinformationen für Datenkonnektoren wie Slack, Google Email und Notion konfigurieren. Nur GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID, GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID und GRAPHLIT_JWT_SECRET sind erforderlich.
HINWEIS: Wenn Sie „npx“ unter Windows ausführen, müssen Sie npx möglicherweise explizit über die Eingabeaufforderung aufrufen.
Unterstützung
Bitte beachten Sie die Graphlit-API-Dokumentation .
Für Support zum Graphlit MCP-Server senden Sie bitte ein GitHub-Problem .
Für weitere Unterstützung zur Graphlit-Plattform treten Sie bitte unserer Discord -Community bei.
You must be authenticated.
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Tools
Integrieren Sie alles aus Slack, Discord, Websites, Google Drive, E-Mail, Jira, Linear oder GitHub in ein Graphlit-Projekt – und suchen und rufen Sie dann relevantes Wissen in einem MCP-Client wie Cursor, Windsurf, Goose oder Cline ab.
Dokumente (PDF, DOCX, PPTX usw.) und HTML-Webseiten werden beim Importieren in Markdown extrahiert. Audio- und Videodateien werden beim Importieren transkribiert.
Web-Crawling und Websuche sind als MCP-Tools integriert, ohne dass andere Tools separat integriert werden müssen.
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Appeared in Searches
- Information or resources about data
- Scraping Langchain and Langgraph documentation
- An Agentic RAG System for Retrieving Information from Large Text Files and Code Using Claude
- Setting up an efficient memory storage and retrieval system for Claude desktop with integration to Obsidian
- A search for information or resources online