Ragie Model Context Protocol Server

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Ragie Model Context Protocol Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der Zugriff auf die Wissensdatenbank-Abruffunktionen von Ragie bietet.

Beschreibung

Dieser 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.

Voraussetzungen

Node.js >= 18
Ein Ragie-API-Schlüssel

Installation

Der Server benötigt die folgende Umgebungsvariable:

RAGIE_API_KEY (erforderlich): Ihr Ragie API-Authentifizierungsschlüssel

Der Server wird gestartet und wartet auf stdio auf MCP-Protokollnachrichten.

Installieren und führen Sie den Server mit npx aus:

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

Befehlszeilenoptionen

Der Server unterstützt die folgenden Befehlszeilenoptionen:

--description, -d <text> : Überschreibt die Standard-Toolbeschreibung mit benutzerdefiniertem Text
--partition, -p <id> : Geben Sie die abzufragende Ragie-Partitions-ID an

Beispiele:

# With custom description
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description "Search the company knowledge base for information"

# With partition specified
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id

# Using both options
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description "Search the company knowledge base" --partition your_partition_id

Cursorkonfiguration

So verwenden Sie diesen MCP-Server mit Cursor:

Option 1: Erstellen einer MCP-Konfigurationsdatei

Speichern Sie eine Datei mit dem Namen mcp.json

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.
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.

Beispiel mcp.json :

{
  "mcpServers": {
    "ragie": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ragieai/mcp-server",
        "--partition",
        "optional_partition_id"
      ],
      "env": {
        "RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Option 2: Verwenden Sie ein Shell-Skript

Speichern Sie eine Datei namens ragie-mcp.sh auf Ihrem System:

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

npx -y @ragieai/mcp-server --partition optional_partition_id

Geben Sie der Datei Ausführungsberechtigungen: chmod +x ragie-mcp.sh
Fügen Sie das MCP-Serverskript hinzu, indem Sie in der Cursor-Benutzeroberfläche zu Einstellungen -> Cursor-Einstellungen -> MCP-Server gehen.

Ersetzen Sie your_api_key durch Ihren tatsächlichen Ragie-API-Schlüssel und legen Sie optional die Partitions-ID fest, falls erforderlich.

Claude Desktop-Konfiguration

So verwenden Sie diesen MCP-Server mit Claude Desktop:

Erstellen Sie die MCP-Konfigurationsdatei claude_desktop_config.json :

Für MacOS: Verwenden Sie ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Für Windows: Verwenden Sie %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Beispiel claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "ragie": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ragieai/mcp-server",
        "--partition",
        "optional_partition_id"
      ],
      "env": {
        "RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

Ersetzen Sie your_api_key durch Ihren tatsächlichen Ragie-API-Schlüssel und legen Sie optional die Partitions-ID fest, falls erforderlich.

Starten Sie Claude Desktop neu, damit die Änderungen wirksam werden.

Das Ragie-Abruftool ist jetzt in Ihren Claude-Desktop-Konversationen verfügbar.

Merkmale

Tool abrufen

Der Server stellt ein retrieve zur Verfügung, mit dem die Wissensdatenbank durchsucht werden kann. Es akzeptiert die folgenden Parameter:

query (Zeichenfolge): Die Suchanfrage zum Auffinden relevanter Informationen
topK (Zahl, optional, Standard: 8): Die maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse
rerank (boolesch, optional, Standard: true): Ob versucht werden soll, nur die relevantesten Informationen zu finden
recencyBias (Boolesch, optional, Standard: falsch): Ob Ergebnisse mit aktuelleren Informationen bevorzugt werden sollen

Das Tool gibt Folgendes zurück:

Ein Array von Inhaltsblöcken mit passendem Text aus der Wissensdatenbank

Entwicklung

Dieses Projekt ist in TypeScript geschrieben und verwendet die folgenden Hauptabhängigkeiten:

@modelcontextprotocol/sdk : Zur Implementierung des MCP-Servers
ragie : Zur Interaktion mit der Ragie-API
zod : Zur Laufzeittypvalidierung

Entwicklungs-Setup

Ausführen des Servers im Entwicklermodus:

RAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id

Erstellen des Projekts:

npm run build

Lizenz

MIT-Lizenz – Einzelheiten finden Sie in LICENSE.txt.

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

retrieve

Ein MCP-Server, der es KI-Modellen ermöglicht, über ein einfaches „Abruf“-Tool Informationen aus Ragies Wissensdatenbank abzurufen.

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