ÖNEMLİ!

Bu proje artık gerekli değildir. Ragie artık MCP'yi yerel olarak akışlı bir HTTP sunucusu olarak desteklemektedir. Dokümentasyonu burada görebilirsiniz: [https://docs.ragie.ai/docs/mcp-overview]

Eğer şirketiniz içindeki kullanıcıların Claude veya ChatGPT gibi uygulamalarda bilgi tabanınıza erişebilmesini istiyorsanız, MCP Bridge kullanmanız gerekebilir.

Ragie Model Context Protocol Sunucusu

Ragie'nin bilgi tabanı alma özelliklerine erişim sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) sunucusu.

Açıklama

Bu sunucu, AI modellerinin bir Ragie bilgi tabanından bilgi almalarını sağlamak için Model Context Protocol'ü uygular. Bilgi tabanını sorgulamak için kullanılan "retrieve" adlı tek bir aracı sunar.

Ön Koşullar

• Node.js >= 18
• Bir Ragie API anahtarı

Kurulum

Sunucu aşağıdaki ortam değişkenini gerektirir:

• RAGIE_API_KEY (gerekli): Ragie API kimlik doğrulama anahtarınız

Sunucu başlayacak ve MCP protokol iletileri için stdio üzerinde dinleyecektir.

Sunucuyu npx ile kurup çalıştırın:

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

Komut Satırı Seçenekleri

Sunucu aşağıdaki komut satırı seçeneklerini destekler:

• --description, -d <text>: Varsayılan araç açıklamasını özel metinle değiştir
• --partition, -p <id>: Sorgulanacak Ragie bölüm kimliğini belirt

Örnekler:

# Özel açıklama ile
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description "Search the company knowledge base for information"

# Bölüm belirtilerek
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --partition your_partition_id

# Her iki seçeneği kullanarak
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description "Search the company knowledge base" --partition your_partition_id

Cursor Yapılandırması

Bu MCP sunucusunu Cursor ile kullanmak için:

Seçenek 1: Bir MCP yapılandırma dosyası oluştur

1. mcp.json adlı bir dosya kaydet

• Bir projeye özgü araçlar için, proje dizininizde bir .cursor/mcp.json dosyası oluşturun. Bu, MCP sunucularını yalnızca o belirli proje içinde kullanılabilir olarak tanımlamanızı sağlar.
• Tüm projelerinizde kullanmak istediğiniz araçlar için, ev dizininizde bir ~/.cursor/mcp.json dosyası oluşturun. Bu, MCP sunucularını tüm Cursor çalışma alanlarınızda erişilebilir hale getirir.

Örnek mcp.json:

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

Seçenek 2: Bir shell script kullan

1. Sisteminizde ragie-mcp.sh adlı bir dosya kaydet:

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

2. Dosyaya çalıştırma izni ver: chmod +x ragie-mcp.sh

3. Cursor arayüzünde Settings -> Cursor Settings -> MCP Servers seçeneğine giderek MCP sunucusu script'ini ekle.

your_api_key yerine gerçek Ragie API anahtarınızı koyun ve gerekirse bölüm kimliğini ayarlayın.

Claude Desktop Yapılandırması

Bu MCP sunucusunu Claude desktop ile kullanmak için:

1. MCP config dosyası claude_desktop_config.json oluştur:

• MacOS için: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json kullan
• Windows için: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json kullan

Örnek 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 yerine gerçek Ragie API anahtarınızı koyun ve gerekirse bölüm kimliğini ayarlayın.

2. Değişikliklerin etkili olması için Claude desktop'ı yeniden başlat.

Ragie alma aracı artık Claude desktop sohbetlerinizde kullanılabilir olacak.

Özellikler

Retrieve Aracı

Sunucu, bilgi tabanını aramak için kullanılabilen bir retrieve aracı sunar. Aşağıdaki parametreleri kabul eder:

• query (string): İlgili bilgi bulmak için arama sorgusu
• topK (number, isteğe bağlı, varsayılan: 8): Döndürülecek maksimum sonuç sayısı
• rerank (boolean, isteğe bağlı, varsayılan: true): Yalnızca en ilgili bilgileri bulmaya çalışıp çalışmayacağı
• recencyBias (boolean, isteğe bağlı, varsayılan: false): Sonuçları daha yeni bilgilere doğru tercih edip etmeyeceği

Araç şunu döndürür:

• Bilgi tabanından eşleşen metni içeren içerik parçalarının bir dizisi

Geliştirme

Bu proje TypeScript'te yazılmıştır ve aşağıdaki ana bağımlılıkları kullanır:

• @modelcontextprotocol/sdk: MCP sunucusu uygulaması için
• ragie: Ragie API ile etkileşim için
• zod: Çalışma zamanı türü doğrulaması için

Geliştirme kurulumu

Sunucuyu geliştirme modunda çalıştırma:

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

Projeyi derleme:

npm run build

Lisans

MIT Lisansı - Ayrıntılar için LICENSE.txt dosyasına bakın.