[{"_1":2,"_328":-5,"_329":-5},"loaderData",{"_3":4,"_22":23,"_24":25,"_269":270},"root",{"_5":6,"_7":8},"toasts",[],"visitor",{"_9":10,"_11":12},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_13":14,"_16":17,"_18":-5,"_19":20,"_21":-5},"attributes",[15],"BOT","id",7058884,"membership","referenceId","01971406-43e3-74e8-b880-2f000258007a","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_26":27,"_81":-5,"_82":40,"_29":83,"_187":188,"_268":183},"availableLocales",[28,40,46,53,60,67,74],{"_29":30,"_33":37,"_38":39},"mcpServer",{"_31":32,"_33":34,"_35":36},"description","Ein MCP-Server, der es KI-Modellen ermöglicht, über ein einfaches „Abruf“-Tool Informationen aus Ragies Wissensdatenbank abzurufen.","name","Ragie Model Context Protocol Server","readme","![Bild](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n# Ragie Model Context Protocol Server\n\nEin Model Context Protocol (MCP)-Server, der Zugriff auf die Wissensdatenbank-Abruffunktionen von Ragie bietet.\n\n## Beschreibung\n\nDieser Server implementiert das Model Context Protocol, um KI-Modellen den Zugriff auf Informationen aus einer Ragie-Wissensdatenbank zu ermöglichen. Er bietet ein Tool namens „Retrieve“, mit dem die Wissensdatenbank nach relevanten Informationen abgefragt werden kann.\n\n## Voraussetzungen\n\n* Node.js >= 18\n* Ein Ragie-API-Schlüssel\n\n## Installation\n\nDer Server benötigt die folgende Umgebungsvariable:\n\n* `RAGIE_API_KEY` (erforderlich): Ihr Ragie API-Authentifizierungsschlüssel\n\nDer Server wird gestartet und wartet auf stdio auf MCP-Protokollnachrichten.\n\nInstallieren und führen Sie den Server mit npx aus:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server\n```\n\n### Befehlszeilenoptionen\n\nDer Server unterstützt die folgenden Befehlszeilenoptionen:\n\n* `--description, -d ` : Überschreibt die Standard-Toolbeschreibung mit benutzerdefiniertem Text\n* `--partition, -p ` : Geben Sie die abzufragende Ragie-Partitions-ID an\n\nBeispiele:\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## Cursorkonfiguration\n\nSo verwenden Sie diesen MCP-Server mit Cursor:\n\n### Option 1: Erstellen einer MCP-Konfigurationsdatei\n\n1. Speichern Sie eine Datei mit dem Namen `mcp.json`\n\n* **Für projektspezifische Tools** erstellen Sie eine `.cursor/mcp.json` -Datei in Ihrem Projektverzeichnis. So können Sie MCP-Server definieren, die nur innerhalb dieses spezifischen Projekts verfügbar sind.\n* **Für Tools, die Sie projektübergreifend verwenden möchten** , erstellen Sie eine Datei `~/.cursor/mcp.json` in Ihrem Home-Verzeichnis. Dadurch stehen MCP-Server in allen Cursor-Arbeitsbereichen zur Verfügung.\n\nBeispiel `mcp.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Option 2: Verwenden Sie ein Shell-Skript\n\n1. Speichern Sie eine Datei namens `ragie-mcp.sh` auf Ihrem System:\n\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. Geben Sie der Datei Ausführungsberechtigungen: `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. Fügen Sie das MCP-Serverskript hinzu, indem Sie in der Cursor-Benutzeroberfläche zu **Einstellungen** -> **Cursor-Einstellungen** -> **MCP-Server** gehen.\n\nErsetzen Sie `your_api_key` durch Ihren tatsächlichen Ragie-API-Schlüssel und legen Sie optional die Partitions-ID fest, falls erforderlich.\n\n## Claude Desktop-Konfiguration\n\nSo verwenden Sie diesen MCP-Server mit Claude Desktop:\n\n1. Erstellen Sie die MCP-Konfigurationsdatei `claude_desktop_config.json` :\n\n* Für MacOS: Verwenden Sie `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n* Für Windows: Verwenden Sie `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`\n\nBeispiel `claude_desktop_config.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nErsetzen Sie `your_api_key` durch Ihren tatsächlichen Ragie-API-Schlüssel und legen Sie optional die Partitions-ID fest, falls erforderlich.\n\n2. Starten Sie Claude Desktop neu, damit die Änderungen wirksam werden.\n\nDas Ragie-Abruftool ist jetzt in Ihren Claude-Desktop-Konversationen verfügbar.\n\n## Merkmale\n\n### Tool abrufen\n\nDer Server stellt ein `retrieve` zur Verfügung, mit dem die Wissensdatenbank durchsucht werden kann. Es akzeptiert die folgenden Parameter:\n\n* `query` (Zeichenfolge): Die Suchanfrage zum Auffinden relevanter Informationen\n* `topK` (Zahl, optional, Standard: 8): Die maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse\n* `rerank` (boolesch, optional, Standard: true): Ob versucht werden soll, nur die relevantesten Informationen zu finden\n* `recencyBias` (Boolesch, optional, Standard: falsch): Ob Ergebnisse mit aktuelleren Informationen bevorzugt werden sollen\n\nDas Tool gibt Folgendes zurück:\n\n* Ein Array von Inhaltsblöcken mit passendem Text aus der Wissensdatenbank\n\n## Entwicklung\n\nDieses Projekt ist in TypeScript geschrieben und verwendet die folgenden Hauptabhängigkeiten:\n\n* `@modelcontextprotocol/sdk` : Zur Implementierung des MCP-Servers\n* `ragie` : Zur Interaktion mit der Ragie-API\n* `zod` : Zur Laufzeittypvalidierung\n\n### Entwicklungs-Setup\n\nAusführen des Servers im Entwicklermodus:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\nErstellen des Projekts:\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## Lizenz\n\nMIT-Lizenz – Einzelheiten finden Sie in LICENSE.txt.","German","tag","de-DE",{"_29":41,"_33":44,"_38":45},{"_31":42,"_33":34,"_35":43},"An MCP server that enables AI models to retrieve information from Ragie's knowledge base through a simple 'retrieve' tool.","![image](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n\n# Ragie Model Context Protocol Server\n\nA Model Context Protocol (MCP) server that provides access to Ragie's knowledge base retrieval capabilities.\n\n## Description\n\nThis server implements the Model Context Protocol to enable AI models to retrieve information from a Ragie knowledge base. It provides a single tool called \"retrieve\" that allows querying the knowledge base for relevant information.\n\n## Prerequisites\n\n- Node.js >= 18\n- A Ragie API key\n\n## Installation\n\nThe server requires the following environment variable:\n\n- `RAGIE_API_KEY` (required): Your Ragie API authentication key\n\nThe server will start and listen on stdio for MCP protocol messages.\n\nInstall and run the server with npx:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server\n```\n\n### Command Line Options\n\nThe server supports the following command line options:\n\n- `--description, -d `: Override the default tool description with custom text\n- `--partition, -p `: Specify the Ragie partition ID to query\n\nExamples:\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## Cursor Configuration\n\nTo use this MCP server with Cursor:\n\n### Option 1: Create an MCP configuration file\n\n1. Save a file called `mcp.json`\n\n* **For tools specific to a project**, create a `.cursor/mcp.json` file in your project directory. This allows you to define MCP servers that are only available within that specific project.\n* **For tools that you want to use across all projects**, create a `~/.cursor/mcp.json` file in your home directory. This makes MCP servers available in all your Cursor workspaces.\n\nExample `mcp.json`:\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Option 2: Use a shell script\n\n1. Save a file called `ragie-mcp.sh` on your system:\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. Give the file execute permissions: `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. Add the MCP server script by going to **Settings** -> **Cursor Settings** -> **MCP Servers** in the Cursor UI.\n\nReplace `your_api_key` with your actual Ragie API key and optionally set the partition ID if needed.\n\n\n## Claude Desktop Configuration\n\nTo use this MCP server with Claude desktop:\n\n1. Create the MCP config file `claude_desktop_config.json`:\n\n* For MacOS: Use `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n* For Windows: Use `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`\n\nExample `claude_desktop_config.json`:\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nReplace `your_api_key` with your actual Ragie API key and optionally set the partition ID if needed.\n\n2. Restart Claude desktop for the changes to take effect.\n\nThe Ragie retrieval tool will now be available in your Claude desktop conversations.\n\n## Features\n\n### Retrieve Tool\n\nThe server provides a `retrieve` tool that can be used to search the knowledge base. It accepts the following parameters:\n\n- `query` (string): The search query to find relevant information\n- `topK` (number, optional, default: 8): The maximum number of results to return\n- `rerank` (boolean, optional, default: true): Whether to try and find only the most relevant information\n- `recencyBias` (boolean, optional, default: false): Whether to favor results towards more recent information\n\nThe tool returns:\n- An array of content chunks containing matching text from the knowledge base\n\n## Development\n\nThis project is written in TypeScript and uses the following main dependencies:\n- `@modelcontextprotocol/sdk`: For implementing the MCP server\n- `ragie`: For interacting with the Ragie API\n- `zod`: For runtime type validation\n\n### Development setup\n\nRunning the server in dev mode:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\nBuilding the project:\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## License\n\nMIT License - See LICENSE.txt for details.\n","English","en-US",{"_29":47,"_33":51,"_38":52},{"_31":48,"_33":49,"_35":50},"Un servidor MCP que permite que los modelos de IA recuperen información de la base de conocimiento de Ragie a través de una sencilla herramienta de \"recuperación\".","Servidor de protocolo de contexto del modelo Ragie","![imagen](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n# Servidor de protocolo de contexto del modelo Ragie\n\nUn servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona acceso a las capacidades de recuperación de la base de conocimientos de Ragie.\n\n## Descripción\n\nEste servidor implementa el Protocolo de Contexto de Modelo para que los modelos de IA puedan recuperar información de una base de conocimiento de Ragie. Proporciona una herramienta única llamada \"retrieve\" que permite consultar la base de conocimiento para obtener información relevante.\n\n## Prerrequisitos\n\n* Node.js >= 18\n* Una clave API de Ragie\n\n## Instalación\n\nEl servidor requiere la siguiente variable de entorno:\n\n* `RAGIE_API_KEY` (obligatorio): Su clave de autenticación de la API de Ragie\n\nEl servidor se iniciará y escuchará en stdio los mensajes del protocolo MCP.\n\nInstalar y ejecutar el servidor con npx:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server\n```\n\n### Opciones de línea de comandos\n\nEl servidor admite las siguientes opciones de línea de comandos:\n\n* `--description, -d ` : Anula la descripción de la herramienta predeterminada con texto personalizado\n* `--partition, -p ` : Especifique el ID de la partición Ragie para consultar\n\nEjemplos:\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## Configuración del cursor\n\nPara utilizar este servidor MCP con Cursor:\n\n### Opción 1: Crear un archivo de configuración MCP\n\n1. Guarde un archivo llamado `mcp.json`\n\n* **Para las herramientas específicas de un proyecto** , cree un archivo `.cursor/mcp.json` en el directorio del proyecto. Esto le permite definir servidores MCP que solo estén disponibles dentro de ese proyecto específico.\n* **Para las herramientas que desee usar en todos los proyectos** , cree un archivo `~/.cursor/mcp.json` en su directorio personal. Esto hará que los servidores MCP estén disponibles en todos sus espacios de trabajo de Cursor.\n\nEjemplo `mcp.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Opción 2: utilizar un script de shell\n\n1. Guarde un archivo llamado `ragie-mcp.sh` en su sistema:\n\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. Dar permisos de ejecución al archivo: `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. Agregue el script del servidor MCP yendo a **Configuración** -> **Configuración del cursor** -> **Servidores MCP** en la interfaz de usuario del cursor.\n\nReemplace `your_api_key` con su clave API de Ragie real y, opcionalmente, configure el ID de la partición si es necesario.\n\n## Configuración del escritorio de Claude\n\nPara utilizar este servidor MCP con el escritorio Claude:\n\n1. Cree el archivo de configuración MCP `claude_desktop_config.json` :\n\n* Para MacOS: utilice `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n* Para Windows: utilice `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`\n\nEjemplo `claude_desktop_config.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nReemplace `your_api_key` con su clave API de Ragie real y, opcionalmente, configure el ID de la partición si es necesario.\n\n2. Reinicie el escritorio de Claude para que los cambios surtan efecto.\n\nLa herramienta de recuperación de Ragie ahora estará disponible en tus conversaciones de escritorio de Claude.\n\n## Características\n\n### Herramienta de recuperación\n\nEl servidor proporciona una herramienta `retrieve` que permite buscar en la base de conocimientos. Acepta los siguientes parámetros:\n\n* `query` (cadena): La consulta de búsqueda para encontrar información relevante\n\nLa herramienta devuelve:\n\n* Una matriz de fragmentos de contenido que contienen texto coincidente de la base de conocimientos\n\n## Desarrollo\n\nEste proyecto está escrito en TypeScript y utiliza las siguientes dependencias principales:\n\n* `@modelcontextprotocol/sdk` : Para implementar el servidor MCP\n* `ragie` : Para interactuar con la API de Ragie\n* `zod` : Para la validación de tipos en tiempo de ejecución\n\n### Configuración de desarrollo\n\nEjecutando el servidor en modo de desarrollo:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\nConstruyendo el proyecto:\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## Licencia\n\nLicencia MIT: consulte LICENSE.txt para obtener más detalles.","Spanish","es-ES",{"_29":54,"_33":58,"_38":59},{"_31":55,"_33":56,"_35":57},"AI モデルがシンプルな「取得」ツールを使用して Ragie の知識ベースから情報を取得できるようにする MCP サーバー。","Ragie モデルコンテキストプロトコルサーバー","![画像](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n# Ragie モデルコンテキストプロトコルサーバー\n\nRagie の知識ベース取得機能へのアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー。\n\n## 説明\n\nこのサーバーは、AIモデルがRagie知識ベースから情報を取得できるように、モデルコンテキストプロトコルを実装しています。「retrieve」と呼ばれる単一のツールを提供することで、知識ベースから関連情報を照会できます。\n\n## 前提条件\n\n* Node.js >= 18\n* Ragie APIキー\n\n## インストール\n\nサーバーには次の環境変数が必要です。\n\n* `RAGIE_API_KEY` (必須): Ragie API 認証キー\n\nサーバーが起動し、stdio で MCP プロトコルメッセージをリッスンします。\n\nnpx を使用してサーバーをインストールして実行します。\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server\n```\n\n### コマンドラインオプション\n\nサーバーは次のコマンドラインオプションをサポートしています。\n\n* `--description, -d ` : デフォルトのツールの説明をカスタムテキストで上書きします\n* `--partition, -p ` : 照会するRagieパーティションIDを指定します\n\n例:\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## カーソルの設定\n\nこの MCP サーバーを Cursor で使用するには:\n\n### オプション1: MCP構成ファイルを作成する\n\n1. `mcp.json`というファイルを保存します。\n\n* **プロジェクト固有のツールを使用する場合は**、プロジェクトディレクトリに`.cursor/mcp.json`ファイルを作成します。これにより、特定のプロジェクト内でのみ利用可能な MCP サーバーを定義できます。\n* **すべてのプロジェクトで使用したいツールについては**、ホームディレクトリに`~/.cursor/mcp.json`ファイルを作成してください。これにより、すべての Cursor ワークスペースで MCP サーバーが利用できるようになります。\n\n`mcp.json`例:\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### オプション2: シェルスクリプトを使用する\n\n1. `ragie-mcp.sh`というファイルをシステムに保存します。\n\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. ファイルに実行権限を与えます: `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. カーソル UI の\\*\\*\\[設定]\\*\\* -> **\\[カーソル設定]** -> \\*\\*\\[MCP サーバー]\\*\\*に移動して、MCP サーバースクリプトを追加します。\n\n`your_api_key`を実際の Ragie API キーに置き換え、必要に応じてパーティション ID を設定します。\n\n## クロードデスクトップ構成\n\nこの MCP サーバーを Claude デスクトップで使用するには:\n\n1. MCP 構成ファイル`claude_desktop_config.json`を作成します。\n\n* MacOSの場合: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`を使用します。\n* Windowsの場合: `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`を使用します。\n\n例`claude_desktop_config.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n`your_api_key`を実際の Ragie API キーに置き換え、必要に応じてパーティション ID を設定します。\n\n2. 変更を有効にするには、Claude デスクトップを再起動します。\n\nRagie 検索ツールが Claude デスクトップ会話で利用できるようになります。\n\n## 特徴\n\n### 取得ツール\n\nサーバーは、ナレッジベースの検索に使用できる`retrieve`ツールを提供しています。このツールは、以下のパラメータを受け入れます。\n\n* `query` (文字列): 関連情報を見つけるための検索クエリ\n\nツールは次を返します:\n\n* ナレッジベースからの一致するテキストを含むコンテンツチャンクの配列\n\n## 発達\n\nこのプロジェクトは TypeScript で記述されており、次の主な依存関係を使用します。\n\n* `@modelcontextprotocol/sdk` : MCPサーバーの実装用\n* `ragie` : Ragie APIとやりとりするため\n* `zod` : 実行時の型検証用\n\n### 開発セットアップ\n\n開発モードでサーバーを実行する:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\nプロジェクトの構築:\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## ライセンス\n\nMIT ライセンス - 詳細については LICENSE.txt を参照してください。","Japanese","ja-JP",{"_29":61,"_33":65,"_38":66},{"_31":62,"_33":63,"_35":64},"AI 모델이 간단한 '검색' 도구를 통해 Ragie의 지식 기반에서 정보를 검색할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다.","Ragie 모델 컨텍스트 프로토콜 서버","![영상](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n# Ragie 모델 컨텍스트 프로토콜 서버\n\nRagie의 지식 기반 검색 기능에 대한 액세스를 제공하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.\n\n## 설명\n\n이 서버는 AI 모델이 Ragie 지식 기반에서 정보를 검색할 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현합니다. \"Retrieve\"라는 단일 도구를 제공하여 지식 기반에서 관련 정보를 쿼리할 수 있습니다.\n\n## 필수 조건\n\n* 노드.js >= 18\n* Ragie API 키\n\n## 설치\n\n서버에는 다음 환경 변수가 필요합니다.\n\n* `RAGIE_API_KEY` (필수): Ragie API 인증 키\n\n서버가 시작되어 stdio에서 MCP 프로토콜 메시지를 수신합니다.\n\nnpx로 서버를 설치하고 실행합니다.\n\n지엑스피1\n\n### 명령줄 옵션\n\n서버는 다음 명령줄 옵션을 지원합니다.\n\n* `--description, -d ` : 기본 도구 설명을 사용자 정의 텍스트로 재정의합니다.\n* `--partition, -p ` : 쿼리할 Ragie 파티션 ID를 지정합니다.\n\n예:\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## 커서 구성\n\n커서와 함께 이 MCP 서버를 사용하려면:\n\n### 옵션 1: MCP 구성 파일 만들기\n\n1. `mcp.json` 이라는 파일을 저장합니다.\n\n* **특정 프로젝트에만 사용할 수 있는 도구의 경우** , 프로젝트 디렉터리에 `.cursor/mcp.json` 파일을 생성하세요. 이를 통해 해당 프로젝트 내에서만 사용할 수 있는 MCP 서버를 정의할 수 있습니다.\n* **모든 프로젝트에서 사용하려는 도구의 경우** , 홈 디렉터리에 `~/.cursor/mcp.json` 파일을 만드세요. 이렇게 하면 모든 Cursor 작업 공간에서 MCP 서버를 사용할 수 있습니다.\n\n예시 `mcp.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### 옵션 2: 쉘 스크립트 사용\n\n1. `ragie-mcp.sh` 라는 파일을 시스템에 저장하세요.\n\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. 파일에 실행 권한을 부여하세요: `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. 커서 UI에서 **설정** -> **커서 설정** -> **MCP 서버** 로 이동하여 MCP 서버 스크립트를 추가합니다.\n\n`your_api_key` 실제 Ragie API 키로 바꾸고 필요한 경우 파티션 ID를 설정합니다.\n\n## 클로드 데스크톱 구성\n\nClaude 데스크톱과 함께 이 MCP 서버를 사용하려면:\n\n1. MCP 구성 파일 `claude_desktop_config.json` 만듭니다.\n\n* MacOS의 경우: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` 사용하세요.\n* Windows의 경우: `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json` 사용하세요.\n\n예시 `claude_desktop_config.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n`your_api_key` 실제 Ragie API 키로 바꾸고 필요한 경우 파티션 ID를 설정합니다.\n\n2. 변경 사항을 적용하려면 Claude 데스크톱을 다시 시작하세요.\n\nRagie 검색 도구를 이제 Claude 데스크톱 대화에서 사용할 수 있습니다.\n\n## 특징\n\n### 검색 도구\n\n이 서버는 지식 기반을 검색하는 데 사용할 수 있는 `retrieve` 도구를 제공합니다. 이 도구는 다음 매개변수를 허용합니다.\n\n* `query` (문자열): 관련 정보를 찾기 위한 검색 쿼리\n\n도구는 다음을 반환합니다.\n\n* 지식 기반에서 일치하는 텍스트를 포함하는 콘텐츠 청크 배열\n\n## 개발\n\n이 프로젝트는 TypeScript로 작성되었으며 다음과 같은 주요 종속성을 사용합니다.\n\n* `@modelcontextprotocol/sdk` : MCP 서버 구현용\n* `ragie` : Ragie API와 상호 작용하기 위해\n* `zod` : 런타임 유형 검증용\n\n### 개발 설정\n\n개발 모드에서 서버 실행:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\n프로젝트 구축:\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## 특허\n\nMIT 라이센스 - 자세한 내용은 LICENSE.txt를 참조하세요.","Korean","ko-KR",{"_29":68,"_33":72,"_38":73},{"_31":69,"_33":70,"_35":71},"Сервер MCP, который позволяет моделям ИИ извлекать информацию из базы знаний Ragie с помощью простого инструмента «извлечения».","Сервер протокола контекста модели Ragie","![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n# Сервер протокола контекста модели Ragie\n\nСервер протокола контекста модели (MCP), который обеспечивает доступ к возможностям поиска в базе знаний Ragie.\n\n## Описание\n\nЭтот сервер реализует протокол контекста модели, чтобы позволить моделям ИИ извлекать информацию из базы знаний Ragie. Он предоставляет единый инструмент под названием «извлечение», который позволяет запрашивать в базе знаний соответствующую информацию.\n\n## Предпосылки\n\n* Node.js >= 18\n* API-ключ Ragie\n\n## Установка\n\nСерверу требуется следующая переменная среды:\n\n* `RAGIE_API_KEY` (обязательно): Ваш ключ аутентификации API Ragie\n\nСервер запустится и будет прослушивать stdio на предмет сообщений протокола MCP.\n\nУстановите и запустите сервер с npx:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server\n```\n\n### Параметры командной строки\n\nСервер поддерживает следующие параметры командной строки:\n\n* `--description, -d ` : Переопределить описание инструмента по умолчанию на пользовательский текст\n* `--partition, -p ` : Укажите идентификатор раздела Ragie для запроса\n\nПримеры:\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## Конфигурация курсора\n\nЧтобы использовать этот MCP-сервер с Cursor:\n\n### Вариант 1: Создание файла конфигурации MCP\n\n1. Сохраните файл с именем `mcp.json`\n\n* **Для инструментов, специфичных для проекта** , создайте файл `.cursor/mcp.json` в каталоге проекта. Это позволяет вам определять серверы MCP, которые доступны только в этом конкретном проекте.\n* **Для инструментов, которые вы хотите использовать во всех проектах** , создайте файл `~/.cursor/mcp.json` в вашем домашнем каталоге. Это сделает серверы MCP доступными во всех ваших рабочих пространствах Cursor.\n\nПример `mcp.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Вариант 2: использование скрипта оболочки\n\n1. Сохраните файл с именем `ragie-mcp.sh` в своей системе:\n\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. Дайте файлу права на выполнение: `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. Добавьте скрипт сервера MCP, перейдя в **Настройки** -> **Настройки курсора** -> **Серверы MCP** в пользовательском интерфейсе курсора.\n\nЗамените `your_api_key` на ваш фактический ключ API Ragie и при необходимости укажите идентификатор раздела.\n\n## Конфигурация рабочего стола Клода\n\nЧтобы использовать этот MCP-сервер с рабочим столом Claude:\n\n1. Создайте файл конфигурации MCP `claude_desktop_config.json` :\n\n* Для MacOS: используйте `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n* Для Windows: используйте `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`\n\nПример `claude_desktop_config.json` :\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\nЗамените `your_api_key` на ваш фактический ключ API Ragie и при необходимости укажите идентификатор раздела.\n\n2. Перезагрузите рабочий стол Claude, чтобы изменения вступили в силу.\n\nИнструмент поиска Ragie теперь будет доступен в ваших разговорах на рабочем столе Claude.\n\n## Функции\n\n### Инструмент для извлечения\n\nСервер предоставляет инструмент `retrieve` , который можно использовать для поиска в базе знаний. Он принимает следующие параметры:\n\n* `query` (строка): Поисковый запрос для поиска релевантной информации.\n* `topK` (число, необязательно, по умолчанию: 8): максимальное количество возвращаемых результатов\n* `rerank` (логическое значение, необязательное, по умолчанию: true): следует ли пытаться найти только наиболее релевантную информацию\n* `recencyBias` (логическое значение, необязательное, по умолчанию: false): отдавать ли предпочтение результатам в сторону более свежей информации\n\nИнструмент возвращает:\n\n* Массив фрагментов контента, содержащих соответствующий текст из базы знаний\n\n## Разработка\n\nЭтот проект написан на TypeScript и использует следующие основные зависимости:\n\n* `@modelcontextprotocol/sdk` : Для реализации сервера MCP\n* `ragie` : Для взаимодействия с API Ragie\n* `zod` : Для проверки типа во время выполнения\n\n### Настройка разработки\n\nЗапуск сервера в режиме разработки:\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\nСоздание проекта:\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## Лицензия\n\nЛицензия MIT — подробности см. в LICENSE.txt.","Russian","ru-RU",{"_29":75,"_33":79,"_38":80},{"_31":76,"_33":77,"_35":78},"MCP 服务器使 AI 模型能够通过简单的“检索”工具从 Ragie 的知识库中检索信息。","Ragie 模型上下文协议服务器","![图像](https://github.com/user-attachments/assets/75e80f87-f39e-4f10-8c97-bbc848bbed82)\n\n# Ragie 模型上下文协议服务器\n\n提供对 Ragie 知识库检索功能的访问的模型上下文协议 (MCP) 服务器。\n\n## 描述\n\n该服务器实现了模型上下文协议 (MCP)，使 AI 模型能够从 Ragie 知识库中检索信息。它提供了一个名为“检索”的工具，允许查询知识库中的相关信息。\n\n## 先决条件\n\n* Node.js >= 18\n* Ragie API 密钥\n\n## 安装\n\n服务器需要以下环境变量：\n\n* `RAGIE_API_KEY` （必需）：您的 Ragie API 身份验证密钥\n\n服务器将启动并在 stdio 上监听 MCP 协议消息。\n\n使用 npx 安装并运行服务器：\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server\n```\n\n### 命令行选项\n\n服务器支持以下命令行选项：\n\n* `--description, -d ` ：使用自定义文本覆盖默认工具描述\n* `--partition, -p ` : 指定要查询的 Ragie 分区 ID\n\n例子：\n\n```bash\n# With custom description\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base for information\"\n\n# With partition specified\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id\n\n# Using both options\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description \"Search the company knowledge base\" --partition your_partition_id\n```\n\n## 游标配置\n\n要将此 MCP 服务器与 Cursor 一起使用：\n\n### 选项 1：创建 MCP 配置文件\n\n1. 保存一个名为`mcp.json`的文件\n\n* **对于特定于项目的工具**，请在项目目录中创建一个`.cursor/mcp.json`文件。这允许您定义仅在该特定项目中可用的 MCP 服务器。\n* **对于想要在所有项目中使用的工具**，请在主目录中创建一个`~/.cursor/mcp.json`文件。这样，MCP 服务器就可以在所有 Cursor 工作区中使用。\n\n示例`mcp.json` ：\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### 选项 2：使用 shell 脚本\n\n1. 在您的系统上保存一个名为`ragie-mcp.sh`的文件：\n\n```bash\n#!/usr/bin/env bash\n\nexport RAGIE_API_KEY=\"your_api_key\"\n\nnpx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id\n```\n\n2. 授予文件执行权限： `chmod +x ragie-mcp.sh`\n\n3. 通过转到 Cursor UI 中的\\*\\*“设置”\\*\\* -> **“Cursor 设置”** -> \\*\\*“MCP 服务器”\\*\\*来添加 MCP 服务器脚本。\n\n用您的实际 Ragie API 密钥替换`your_api_key` ，并根据需要选择设置分区 ID。\n\n## Claude桌面配置\n\n要将此 MCP 服务器与 Claude 桌面一起使用：\n\n1. 创建 MCP 配置文件`claude_desktop_config.json` ：\n\n* 对于 MacOS：使用`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n* 对于 Windows：使用`%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`\n\n示例`claude_desktop_config.json` ：\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"ragie\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@ragieai/mcp-server\",\n \"--partition\",\n \"optional_partition_id\"\n ],\n \"env\": {\n \"RAGIE_API_KEY\": \"your_api_key\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n用您的实际 Ragie API 密钥替换`your_api_key` ，并根据需要选择设置分区 ID。\n\n2. 重新启动 Claude 桌面以使更改生效。\n\nRagie 检索工具现在可在您的 Claude 桌面对话中使用。\n\n## 特征\n\n### 检索工具\n\n服务器提供了一个`retrieve`工具，可用于搜索知识库。它接受以下参数：\n\n* `query` （字符串）：用于查找相关信息的搜索查询\n\n该工具返回：\n\n* 包含来自知识库的匹配文本的内容块数组\n\n## 发展\n\n该项目使用 TypeScript 编写，并使用以下主要依赖项：\n\n* `@modelcontextprotocol/sdk` ：用于实现 MCP 服务器\n* `ragie` ：用于与 Ragie API 交互\n* `zod` ：用于运行时类型验证\n\n### 开发设置\n\n以开发模式运行服务器：\n\n```bash\nRAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id\n```\n\n构建项目：\n\n```bash\nnpm run build\n```\n\n## 执照\n\nMIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE.txt。","Chinese","zh-CN","githubUser","locale",{"_84":85,"_86":87,"_13":101,"_110":42,"_111":42,"_112":113,"_116":117,"_140":-5,"_16":141,"_142":143,"_144":145,"_33":34,"_146":130,"_147":148,"_152":-5,"_153":154,"_155":-5,"_156":157,"_162":-5,"_163":126,"_164":165,"_168":169,"_131":184,"_185":186},"addedAt","2025-03-08T23:37:58.451451473Z","argumentsJsonSchema",{"_88":89,"_98":99,"_93":100},"properties",{"_90":91,"_95":96},"RAGIE_API_KEY",{"_31":92,"_93":94},"Your Ragie API authentication key","type","string","RAGIE_PARTITION",{"_31":97,"_93":94},"The Ragie partition ID to query","required",[90],"object",[102,103,104,105,106,107,108,109],"category:rag-systems","category:knowledge-and-memory","environment:network","hosting:remote-capable","language:javascript","security_grade:a","quality_grade:a","license_grade:a","descriptionMarkdown","descriptionPlainText","githubProject",{"_35":43,"_114":115},"url","https://github.com/ragieai/ragie-mcp-server","githubRepository",{"_118":119,"_120":121,"_122":123,"_124":125,"_33":126,"_127":128,"_133":134,"_135":136,"_138":139},"defaultBranch","main","fullName","ragieai/ragie-mcp-server","githubTreeId",121981,"language","JavaScript","ragie-mcp-server","owner",{"_129":130,"_131":132},"login","ragieai","uid","PdYp4Vq7Fn","recentStargazers",4,"spdxLicense",{"_33":137},"MIT License","stargazers",16,"glamaJson",1343,"inspectable",true,"integrations",[],"namespace","npmPackage",{"_33":149,"_150":151},"@ragieai/mcp-server","weeklyDownloads",146,"prompts","redditPostForeignId","1j6urmc","resources","scores",{"_158":159,"_160":159,"_161":159},"license",100,"quality","security","simpleIcon","slug","supportedPlatforms",[166,167],"MACOS","WINDOWS","tools",[170],{"_33":171,"_31":172,"_173":174},"retrieve","Look up information in the Knowledge Base. 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