Modellkontextprotokoll (mcp) Server für die Graphlit-Plattform

Was ist der Graphlit MCP Server?

Der ### Graphlit MCP Server ist ein spezialisierter Server, der für die Graphlit-Plattform entwickelt wurde und das Model Context Protocol (MCP) implementiert. Dieser Server ermöglicht eine nahtlose Kommunikation und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Komponenten des Graphlit-Ökosystems und stellt sicher, dass Modelle effizient verwaltet und genutzt werden können. Er dient als Rückgrat für Anwendungen, die eine robuste Modellverwaltung und Kontextbehandlung erfordern, und ist ein unverzichtbares Werkzeug für Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit maschinellen Lernmodellen arbeiten.

Funktionen des Graphlit MCP Servers

• Modellverwaltung: Der Server ermöglicht es Benutzern, mehrere maschinelle Lernmodelle einfach zu verwalten, was schnelle Aktualisierungen und Änderungen ermöglicht.
• Kontextbehandlung: Er bietet fortschrittliche Kontextbehandlungsfähigkeiten, die sicherstellen, dass Modelle im richtigen Kontext für optimale Leistung arbeiten.
• Skalierbarkeit: Der Graphlit MCP Server ist so konzipiert, dass er eine wachsende Anzahl von Modellen und Anfragen bewältigen kann und sich entsprechend den Anforderungen der Anwendung skalieren lässt.
• Integration: Der Server integriert sich nahtlos mit anderen Komponenten der Graphlit-Plattform und verbessert die Gesamtfunktionalität und Benutzererfahrung.
• Open Source: Als öffentliches Repository können Entwickler zur Weiterentwicklung beitragen, was kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen gewährleistet.

So verwenden Sie den Graphlit MCP Server

1. Installation: Beginnen Sie mit dem Klonen des Repositories von GitHub. Verwenden Sie den Befehl:

   git clone https://github.com/graphlit/graphlit-mcp-server.git
   

2. Konfiguration: Konfigurieren Sie die Servereinstellungen gemäß Ihren Anforderungen. Dies kann das Einrichten von Modellpfaden, Kontextparametern und anderen notwendigen Konfigurationen umfassen.
3. Server starten: Starten Sie den Server mit den bereitgestellten Skripten oder Befehlen. Stellen Sie sicher, dass alle Abhängigkeiten korrekt installiert und konfiguriert sind.
4. Modelle bereitstellen: Laden Sie Ihre maschinellen Lernmodelle auf den Server hoch. Nutzen Sie die bereitgestellten API-Endpunkte, um Ihre Modelle zu verwalten und mit ihnen zu interagieren.
5. Überwachung und Wartung: Überwachen Sie regelmäßig die Leistung und Protokolle des Servers, um einen optimalen Betrieb sicherzustellen. Aktualisieren Sie Modelle und Konfigurationen nach Bedarf.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Zweck des Graphlit MCP Servers?

Der Graphlit MCP Server wurde entwickelt, um maschinelle Lernmodelle und deren Kontexte effizient zu verwalten und eine bessere Integration und Leistung innerhalb der Graphlit-Plattform zu ermöglichen.

Ist der Graphlit MCP Server Open Source?

Ja, der Graphlit MCP Server ist ein Open-Source-Projekt, das es Entwicklern ermöglicht, zur Verbesserung seiner Funktionen beizutragen.

Wie kann ich zum Graphlit MCP Server beitragen?

Sie können beitragen, indem Sie das Repository forken, Ihre Änderungen vornehmen und einen Pull-Request einreichen. Stellen Sie sicher, dass Sie die in dem Repository bereitgestellten Beitragsrichtlinien befolgen.

Was sind die Systemanforderungen für den Betrieb des Graphlit MCP Servers?

Der Server benötigt eine kompatible Umgebung mit installierten notwendigen Abhängigkeiten. Weitere Informationen zu den Systemanforderungen finden Sie in der Dokumentation im Repository.

Wo finde ich weitere Informationen über Graphlit?

Für weitere Informationen besuchen Sie die offizielle Graphlit-Website unter www.graphlit.com.

Model Context Protocol (MCP) Server for Graphlit Platform

Overview

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. This document outlines the setup process and provides a basic example of using the client.

Ingest anything from Slack, Discord, websites, Google Drive, email, Jira, Linear or GitHub into a Graphlit project - and then search and retrieve relevant knowledge within an MCP client like Cursor, Windsurf, Goose or Cline.

Your Graphlit project acts as a searchable, and RAG-ready knowledge base across all your developer and product management tools.

Documents (PDF, DOCX, PPTX, etc.) and HTML web pages will be extracted to Markdown upon ingestion. Audio and video files will be transcribed upon ingestion.

Web crawling and web search are built-in as MCP tools, with no need to integrate other tools like Firecrawl, Exa, etc. separately.

You can read more about the MCP Server use cases and features on our blog.

Watch our latest YouTube video on using the Graphlit MCP Server with the Goose MCP client.

For any questions on using the MCP Server, please join our Discord community and post on the #mcp channel.

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/fscrivteod"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/fscrivteod/badge" alt="graphlit-mcp-server MCP server" /> </a>

Tools

Retrieval

• Query Contents
• Query Collections
• Query Feeds
• Query Conversations
• Retrieve Relevant Sources
• Retrieve Similar Images
• Visually Describe Image

RAG

• Prompt LLM Conversation

Extraction

• Extract Structured JSON from Text

Publishing

• Publish as Audio (ElevenLabs Audio)
• Publish as Image (OpenAI Image Generation)

Ingestion

• Files
• Web Pages
• Messages
• Posts
• Emails
• Issues
• Text
• Memory (Short-Term)

Data Connectors

• Microsoft Outlook email
• Google Mail
• Notion
• Reddit
• Linear
• Jira
• GitHub Issues
• Google Drive
• OneDrive
• SharePoint
• Dropbox
• Box
• GitHub
• Slack
• Microsoft Teams
• Discord
• Twitter/X
• Podcasts (RSS)

Web

• Web Crawling
• Web Search (including Podcast Search)
• Web Mapping
• Screenshot Page

Notifications

• Slack
• Email
• Webhook
• Twitter/X

Operations

• Configure Project
• Create Collection
• Add Contents to Collection
• Remove Contents from Collection
• Delete Collection(s)
• Delete Feed(s)
• Delete Content(s)
• Delete Conversation(s)
• Is Feed Done?
• Is Content Done?

Enumerations

• List Slack Channels
• List Microsoft Teams Teams
• List Microsoft Teams Channels
• List SharePoint Libraries
• List SharePoint Folders
• List Linear Projects
• List Notion Databases

Resources

• Project
• Contents
• Feeds
• Collections (of Content)
• Workflows
• Conversations
• Specifications

Prerequisites

Before you begin, ensure you have the following:

• Node.js installed on your system (recommended version 18.x or higher).
• An active account on the Graphlit Platform with access to the API settings dashboard.

Configuration

The Graphlit MCP Server supports environment variables to be set for authentication and configuration:

• GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID: Your environment ID.
• GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID: Your organization ID.
• GRAPHLIT_JWT_SECRET: Your JWT secret for signing the JWT token.

You can find these values in the API settings dashboard on the Graphlit Platform.

Installation

Installing via VS Code

For quick installation, use one of the one-click install buttons below:

For manual installation, add the following JSON block to your User Settings (JSON) file in VS Code. You can do this by pressing Ctrl + Shift + P and typing Preferences: Open User Settings (JSON).

Optionally, you can add it to a file called .vscode/mcp.json in your workspace. This will allow you to share the configuration with others.

Note that the mcp key is not needed in the .vscode/mcp.json file.

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "organization_id",
        "description": "Graphlit Organization ID",
        "password": true
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "environment_id",
        "description": "Graphlit Environment ID",
        "password": true
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "jwt_secret",
        "description": "Graphlit JWT Secret",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "graphlit": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "graphlit-mcp-server"],
        "env": {
          "GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "${input:organization_id}",
          "GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "${input:environment_id}",
          "GRAPHLIT_JWT_SECRET": "${input:jwt_secret}"
        }
      }
    }
  }
}

Installing via Windsurf

To install graphlit-mcp-server in Windsurf IDE application, Cline should use NPX:

npx -y graphlit-mcp-server

Your mcp_config.json file should be configured similar to:

{
    "mcpServers": {
        "graphlit-mcp-server": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "graphlit-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "your-organization-id",
                "GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "your-environment-id",
                "GRAPHLIT_JWT_SECRET": "your-jwt-secret",
            }
        }
    }
}

Installing via Cline

To install graphlit-mcp-server in Cline IDE application, Cline should use NPX:

npx -y graphlit-mcp-server

Your cline_mcp_settings.json file should be configured similar to:

{
    "mcpServers": {
        "graphlit-mcp-server": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "graphlit-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "your-organization-id",
                "GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "your-environment-id",
                "GRAPHLIT_JWT_SECRET": "your-jwt-secret",
            }
        }
    }
}

Installing via Cursor

To install graphlit-mcp-server in Cursor IDE application, Cursor should use NPX:

npx -y graphlit-mcp-server

Your mcp.json file should be configured similar to:

{
    "mcpServers": {
        "graphlit-mcp-server": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "graphlit-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "your-organization-id",
                "GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "your-environment-id",
                "GRAPHLIT_JWT_SECRET": "your-jwt-secret",
            }
        }
    }
}

Installing via Smithery

To install graphlit-mcp-server for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx -y @smithery/cli install @graphlit/graphlit-mcp-server --client claude

Installing manually

To use the Graphlit MCP Server in any MCP client application, use:

{
    "mcpServers": {
        "graphlit-mcp-server": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "graphlit-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "your-organization-id",
                "GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "your-environment-id",
                "GRAPHLIT_JWT_SECRET": "your-jwt-secret",
            }
        }
    }
}

Optionally, you can configure the credentials for data connectors, such as Slack, Google Email and Notion. Only GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID, GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID and GRAPHLIT_JWT_SECRET are required.

{
    "mcpServers": {
        "graphlit-mcp-server": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "graphlit-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "your-organization-id",
                "GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "your-environment-id",
                "GRAPHLIT_JWT_SECRET": "your-jwt-secret",
                "SLACK_BOT_TOKEN": "your-slack-bot-token",
                "DISCORD_BOT_TOKEN": "your-discord-bot-token",
                "TWITTER_TOKEN": "your-twitter-token",
                "GOOGLE_EMAIL_REFRESH_TOKEN": "your-google-refresh-token",
                "GOOGLE_EMAIL_CLIENT_ID": "your-google-client-id",
                "GOOGLE_EMAIL_CLIENT_SECRET": "your-google-client-secret",
                "LINEAR_API_KEY": "your-linear-api-key",
                "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-github-pat",
                "JIRA_EMAIL": "your-jira-email",
                "JIRA_TOKEN": "your-jira-token",
                "NOTION_API_KEY": "your-notion-api-key"
            }
        }
    }
}

NOTE: when running 'npx' on Windows, you may need to explicitly call npx via the command prompt.

"command": "C:\\Windows\\System32\\cmd.exe /c npx"

Support

Please refer to the Graphlit API Documentation.

For support with the Graphlit MCP Server, please submit a GitHub Issue.

For further support with the Graphlit Platform, please join our Discord community.