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.

Related MCP server: Reddit MCP

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.

One-click Deploy

A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

Need Help?

Report Issue

Reddit Discussion

Related Servers

Ragie Model Context Protocol Server