Сервер протокола контекста модели Ragie

Сервер протокола контекста модели (MCP), который обеспечивает доступ к возможностям поиска в базе знаний Ragie.

Описание

Этот 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.

Предпосылки

Node.js >= 18
API-ключ Ragie

Установка

Серверу требуется следующая переменная среды:

RAGIE_API_KEY (обязательно): Ваш ключ аутентификации API Ragie

Сервер запустится и будет прослушивать stdio на предмет сообщений протокола MCP.

Установите и запустите сервер с npx:

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

Параметры командной строки

Сервер поддерживает следующие параметры командной строки:

--description, -d <text> : Переопределить описание инструмента по умолчанию на пользовательский текст
--partition, -p <id> : Укажите идентификатор раздела Ragie для запроса

Примеры:

# 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

Конфигурация курсора

Чтобы использовать этот MCP-сервер с Cursor:

Вариант 1: Создание файла конфигурации MCP

Сохраните файл с именем mcp.json

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.
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.

Пример mcp.json :

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

Вариант 2: использование скрипта оболочки

Сохраните файл с именем ragie-mcp.sh в своей системе:

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

Дайте файлу права на выполнение: chmod +x ragie-mcp.sh
Добавьте скрипт сервера MCP, перейдя в Настройки -> Настройки курсора -> Серверы MCP в пользовательском интерфейсе курсора.

Замените your_api_key на ваш фактический ключ API Ragie и при необходимости укажите идентификатор раздела.

Конфигурация рабочего стола Клода

Чтобы использовать этот MCP-сервер с рабочим столом Claude:

Создайте файл конфигурации MCP claude_desktop_config.json :

Для MacOS: используйте ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Для Windows: используйте %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Пример claude_desktop_config.json :

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

Замените your_api_key на ваш фактический ключ API Ragie и при необходимости укажите идентификатор раздела.

Перезагрузите рабочий стол Claude, чтобы изменения вступили в силу.

Инструмент поиска Ragie теперь будет доступен в ваших разговорах на рабочем столе Claude.

Функции

Инструмент для извлечения

Сервер предоставляет инструмент retrieve , который можно использовать для поиска в базе знаний. Он принимает следующие параметры:

query (строка): Поисковый запрос для поиска релевантной информации.
topK (число, необязательно, по умолчанию: 8): максимальное количество возвращаемых результатов
rerank (логическое значение, необязательное, по умолчанию: true): следует ли пытаться найти только наиболее релевантную информацию
recencyBias (логическое значение, необязательное, по умолчанию: false): отдавать ли предпочтение результатам в сторону более свежей информации

Инструмент возвращает:

Массив фрагментов контента, содержащих соответствующий текст из базы знаний

Разработка

Этот проект написан на TypeScript и использует следующие основные зависимости:

@modelcontextprotocol/sdk : Для реализации сервера MCP
ragie : Для взаимодействия с API Ragie
zod : Для проверки типа во время выполнения

Настройка разработки

Запуск сервера в режиме разработки:

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

Создание проекта:

npm run build

Лицензия

Лицензия MIT — подробности см. в 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

Сервер MCP, который позволяет моделям ИИ извлекать информацию из базы знаний Ragie с помощью простого инструмента «извлечения».

Related Resources

Reddit Discussion about this server

Related MCP Servers

Perplexity AI MCP Server
mkusaka
A
security
A
license
A
quality
An MCP server integrating Perplexity AI's API to offer advanced search capabilities with support for multiple models and result configuration.
Last updated -
1
1
JavaScript
MIT License
Typesense MCP Server
suhail-ak-s
-
security
A
license
-
quality
An MCP server implementation that enables AI models to discover, search, and analyze data stored in Typesense collections through tools for querying documents, retrieving specific items, and accessing collection statistics.
Last updated -
21
7
TypeScript
MIT License
Foundry MCP Server
qwert666
-
security
A
license
-
quality
An MCP server that allows AI assistants to interact with Foundry datasets, ontology objects, and functions through natural language queries and commands.
Last updated -
2
Python
MIT License
Documentation Retrieval MCP Server (DOCRET)
Sreedeep-SS
-
security
-
license
-
quality
An MCP server that enables AI assistants to access up-to-date documentation for Python libraries like LangChain, LlamaIndex, and OpenAI through dynamic fetching from official sources.
Last updated -
1
Python
MIT License

View all related MCP servers

Ragie Model Context Protocol Server