Ragie モデルコンテキストプロトコルサーバー

Ragie 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。

説明

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。

前提条件

Node.js >= 18
Ragie APIキー

インストール

サーバーには次の環境変数が必要です。

RAGIE_API_KEY (必須): Ragie API 認証キー

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。

npx を使用してサーバーをインストールして実行します。

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

コマンドラインオプション

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。

--description, -d <text> : 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
--partition, -p <id> : 照会するRagieパーティションIDを指定します

例:

# 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

カーソルの設定

この MCP サーバーを Cursor で使用するには:

オプション1: MCP構成ファイルを作成する

mcp.jsonというファイルを保存します。

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。
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。

mcp.json例:

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

オプション2: シェルスクリプトを使用する

ragie-mcp.shというファイルをシステムに保存します。

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

ファイルに実行権限を与えます: chmod +x ragie-mcp.sh
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。

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。

クロードデスクトップ構成

この MCP サーバーを Claude デスクトップで使用するには:

MCP 構成ファイルclaude_desktop_config.jsonを作成します。

MacOSの場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonを使用します。
Windowsの場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.jsonを使用します。

例claude_desktop_config.json :

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

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。

変更を有効にするには、Claude デスクトップを再起動します。

Ragie 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。

特徴

取得ツール

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。

query (文字列): 関連情報を見つけるための検索クエリ

ツールは次を返します:

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

発達

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。

@modelcontextprotocol/sdk : MCPサーバーの実装用
ragie : Ragie APIとやりとりするため
zod : 実行時の型検証用

開発セットアップ

開発モードでサーバーを実行する:

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

プロジェクトの構築:

npm run build

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細については LICENSE.txt を参照してください。

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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

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。

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