Servidor de protocolo de contexto del modelo Ragie

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona acceso a las capacidades de recuperación de la base de conocimientos de Ragie.

Descripción

Este servidor implementa el Protocolo de Contexto de Modelo para que los modelos de IA puedan recuperar información de una base de conocimiento de Ragie. Proporciona una herramienta única llamada "retrieve" que permite consultar la base de conocimiento para obtener información relevante.

Related MCP server: RAG Information Retriever

Prerrequisitos

• Node.js >= 18

• Una clave API de Ragie

Instalación

El servidor requiere la siguiente variable de entorno:

• RAGIE_API_KEY (obligatorio): Su clave de autenticación de la API de Ragie

El servidor se iniciará y escuchará en stdio los mensajes del protocolo MCP.

Instalar y ejecutar el servidor con npx:

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

Opciones de línea de comandos

El servidor admite las siguientes opciones de línea de comandos:

• --description, -d <text> : Anula la descripción de la herramienta predeterminada con texto personalizado

• --partition, -p <id> : Especifique el ID de la partición Ragie para consultar

Ejemplos:

# 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

Configuración del cursor

Para utilizar este servidor MCP con Cursor:

Opción 1: Crear un archivo de configuración MCP

1. Guarde un archivo llamado mcp.json

• Para las herramientas específicas de un proyecto , cree un archivo .cursor/mcp.json en el directorio del proyecto. Esto le permite definir servidores MCP que solo estén disponibles dentro de ese proyecto específico.

• Para las herramientas que desee usar en todos los proyectos , cree un archivo ~/.cursor/mcp.json en su directorio personal. Esto hará que los servidores MCP estén disponibles en todos sus espacios de trabajo de Cursor.

Ejemplo mcp.json :

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

Opción 2: utilizar un script de shell

1. Guarde un archivo llamado ragie-mcp.sh en su sistema:

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

2. Dar permisos de ejecución al archivo: chmod +x ragie-mcp.sh

3. Agregue el script del servidor MCP yendo a Configuración -> Configuración del cursor -> Servidores MCP en la interfaz de usuario del cursor.

Reemplace your_api_key con su clave API de Ragie real y, opcionalmente, configure el ID de la partición si es necesario.

Configuración del escritorio de Claude

Para utilizar este servidor MCP con el escritorio Claude:

1. Cree el archivo de configuración MCP claude_desktop_config.json :

• Para MacOS: utilice ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Para Windows: utilice %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Ejemplo claude_desktop_config.json :

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

Reemplace your_api_key con su clave API de Ragie real y, opcionalmente, configure el ID de la partición si es necesario.

2. Reinicie el escritorio de Claude para que los cambios surtan efecto.

La herramienta de recuperación de Ragie ahora estará disponible en tus conversaciones de escritorio de Claude.

Características

Herramienta de recuperación

El servidor proporciona una herramienta retrieve que permite buscar en la base de conocimientos. Acepta los siguientes parámetros:

• query (cadena): La consulta de búsqueda para encontrar información relevante

La herramienta devuelve:

• Una matriz de fragmentos de contenido que contienen texto coincidente de la base de conocimientos

Desarrollo

Este proyecto está escrito en TypeScript y utiliza las siguientes dependencias principales:

• @modelcontextprotocol/sdk : Para implementar el servidor MCP

• ragie : Para interactuar con la API de Ragie

• zod : Para la validación de tipos en tiempo de ejecución

Configuración de desarrollo

Ejecutando el servidor en modo de desarrollo:

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

Construyendo el proyecto:

npm run build

Licencia

Licencia MIT: consulte LICENSE.txt para obtener más detalles.