Ragie 모델 컨텍스트 프로토콜 서버

Ragie의 지식 기반 검색 기능에 대한 액세스를 제공하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.

설명

이 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.

필수 조건

노드.js >= 18
Ragie API 키

설치

서버에는 다음 환경 변수가 필요합니다.

RAGIE_API_KEY (필수): Ragie API 인증 키

서버가 시작되어 stdio에서 MCP 프로토콜 메시지를 수신합니다.

npx로 서버를 설치하고 실행합니다.

지엑스피1

명령줄 옵션

서버는 다음 명령줄 옵션을 지원합니다.

--description, -d <text> : 기본 도구 설명을 사용자 정의 텍스트로 재정의합니다.
--partition, -p <id> : 쿼리할 Ragie 파티션 ID를 지정합니다.

예:

# 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

커서 구성

커서와 함께 이 MCP 서버를 사용하려면:

옵션 1: MCP 구성 파일 만들기

mcp.json 이라는 파일을 저장합니다.

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.
모든 프로젝트에서 사용하려는 도구의 경우 , 홈 디렉터리에 ~/.cursor/mcp.json 파일을 만드세요. 이렇게 하면 모든 Cursor 작업 공간에서 MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

예시 mcp.json :

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

옵션 2: 쉘 스크립트 사용

ragie-mcp.sh 라는 파일을 시스템에 저장하세요.

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

파일에 실행 권한을 부여하세요: chmod +x ragie-mcp.sh
커서 UI에서 설정 -> 커서 설정 -> MCP 서버 로 이동하여 MCP 서버 스크립트를 추가합니다.

your_api_key 실제 Ragie API 키로 바꾸고 필요한 경우 파티션 ID를 설정합니다.

클로드 데스크톱 구성

Claude 데스크톱과 함께 이 MCP 서버를 사용하려면:

MCP 구성 파일 claude_desktop_config.json 만듭니다.

MacOS의 경우: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 사용하세요.
Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json 사용하세요.

예시 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 실제 Ragie API 키로 바꾸고 필요한 경우 파티션 ID를 설정합니다.

변경 사항을 적용하려면 Claude 데스크톱을 다시 시작하세요.

Ragie 검색 도구를 이제 Claude 데스크톱 대화에서 사용할 수 있습니다.

특징

검색 도구

이 서버는 지식 기반을 검색하는 데 사용할 수 있는 retrieve 도구를 제공합니다. 이 도구는 다음 매개변수를 허용합니다.

query (문자열): 관련 정보를 찾기 위한 검색 쿼리

도구는 다음을 반환합니다.

지식 기반에서 일치하는 텍스트를 포함하는 콘텐츠 청크 배열

개발

이 프로젝트는 TypeScript로 작성되었으며 다음과 같은 주요 종속성을 사용합니다.

@modelcontextprotocol/sdk : MCP 서버 구현용
ragie : Ragie API와 상호 작용하기 위해
zod : 런타임 유형 검증용

개발 설정

개발 모드에서 서버 실행:

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

프로젝트 구축:

npm run build

특허

MIT 라이센스 - 자세한 내용은 LICENSE.txt를 참조하세요.

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 모델이 간단한 '검색' 도구를 통해 Ragie의 지식 기반에서 정보를 검색할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다.

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