Modelo de Protocolo de Contexto de Modelo (mcp) Servidor Para Plataforma Graphlit
Servidor do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) para a Plataforma Graphlit
Visão geral
O que é o Servidor Graphlit MCP?
O ### Servidor Graphlit MCP é um servidor especializado projetado para a plataforma Graphlit, implementando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Este servidor facilita a comunicação e a troca de dados entre vários componentes do ecossistema Graphlit, garantindo que os modelos possam ser gerenciados e utilizados de forma eficiente. Ele serve como a espinha dorsal para aplicações que requerem um gerenciamento robusto de modelos e manipulação de contexto, tornando-se uma ferramenta essencial para desenvolvedores e cientistas de dados que trabalham com modelos de aprendizado de máquina.
Recursos do Servidor Graphlit MCP
- Gerenciamento de Modelos: O servidor permite que os usuários gerenciem facilmente múltiplos modelos de aprendizado de máquina, possibilitando atualizações e modificações rápidas.
- Manipulação de Contexto: Ele fornece capacidades avançadas de manipulação de contexto, garantindo que os modelos operem dentro do contexto correto para um desempenho ideal.
- Escalabilidade: Projetado para lidar com um número crescente de modelos e solicitações, o Servidor Graphlit MCP pode escalar de acordo com as necessidades da aplicação.
- Integração: O servidor se integra perfeitamente com outros componentes da plataforma Graphlit, aprimorando a funcionalidade geral e a experiência do usuário.
- Código Aberto: Sendo um repositório público, os desenvolvedores podem contribuir para seu desenvolvimento, garantindo melhorias e inovações contínuas.
Como Usar o Servidor Graphlit MCP
- Instalação: Comece clonando o repositório do GitHub. Use o comando:
git clone https://github.com/graphlit/graphlit-mcp-server.git
- Configuração: Configure as configurações do servidor de acordo com suas necessidades. Isso pode incluir a configuração de caminhos de modelos, parâmetros de contexto e outras configurações necessárias.
- Executando o Servidor: Inicie o servidor usando os scripts ou comandos fornecidos. Certifique-se de que todas as dependências estejam instaladas e configuradas corretamente.
- Implantando Modelos: Faça o upload de seus modelos de aprendizado de máquina para o servidor. Utilize os endpoints da API fornecidos para gerenciar e interagir com seus modelos.
- Monitoramento e Manutenção: Monitore regularmente o desempenho e os logs do servidor para garantir uma operação ideal. Atualize modelos e configurações conforme necessário.
Perguntas Frequentes
Qual é o propósito do Servidor Graphlit MCP?
O Servidor Graphlit MCP é projetado para gerenciar modelos de aprendizado de máquina e seus contextos de forma eficiente, facilitando uma melhor integração e desempenho dentro da plataforma Graphlit.
O Servidor Graphlit MCP é código aberto?
Sim, o Servidor Graphlit MCP é um projeto de código aberto, permitindo que os desenvolvedores contribuam e aprimorem suas funcionalidades.
Como posso contribuir para o Servidor Graphlit MCP?
Você pode contribuir fazendo um fork do repositório, fazendo suas alterações e enviando um pull request. Certifique-se de seguir as diretrizes de contribuição fornecidas no repositório.
Quais são os requisitos do sistema para executar o Servidor Graphlit MCP?
O servidor requer um ambiente compatível com as dependências necessárias instaladas. Consulte a documentação no repositório para requisitos de sistema detalhados.
Onde posso encontrar mais informações sobre o Graphlit?
Para mais informações, visite o site oficial do Graphlit em www.graphlit.com.
Detalhe
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
- 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
- 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.
Configuração do Servidor
{
"mcpServers": {
"graphlit-mcp-server": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/metorial/mcp-container--graphlit--graphlit-mcp-server--graphlit-mcp-server",
"npm run start"
],
"env": {
"GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID": "graphlit-organization-id",
"GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID": "graphlit-environment-id",
"GRAPHLIT_JWT_SECRET": "graphlit-jwt-secret"
}
}
}
}