Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server

Čo robí MCP server “Langflow-DOC-QA-SERVER”?

Langflow-DOC-QA-SERVER je server Model Context Protocol (MCP) určený na úlohy otázok a odpovedí (Q&A) k dokumentom, poháňaný Langflow. Pôsobí ako most medzi AI asistentmi a backendom Langflow a umožňuje používateľom jednoducho dopytovať dokumenty. Vďaka MCP tento server sprístupňuje možnosti otázok a odpovedí k dokumentom ako nástroje a zdroje, ku ktorým majú prístup AI klienti, a umožňuje tak pokročilé vývojárske workflowy. Vývojári môžu integrovať vyhľadávanie v dokumentoch, odpovedanie na otázky a interakciu s veľkými jazykovými modelmi (LLM) do svojich aplikácií, čím zjednodušujú produktivitu pri úlohách ako vyhľadávanie v dokumentácii, automatizácia podpory a extrakcia informácií.

Zoznam promptov

V repozitári ani README nie sú zdokumentované žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári ani README nie sú zdokumentované ani uvedené žiadne konkrétne zdroje.

Zoznam nástrojov

V server.py alebo ekvivalentnom súbore servera v dostupnej dokumentácii ani vo vypise súborov nie sú uvedené žiadne explicitné nástroje.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Vyhľadávanie v dokumentoch a Q&A
  Integrujte vyhľadávanie v dokumentoch v prirodzenom jazyku pre okamžité odpovede a zlepšený prístup ku znalostiam organizácie.
• Automatizovaní podporní boti
  Použite server ako backend pre botov, ktorí odpovedajú na otázky používateľov na základe nahranej alebo indexovanej dokumentácie.
• Správa znalostí
  Umožnite tímom extrahovať informácie z veľkých kolekcií dokumentov a zvýšiť tak produktivitu.
• Automatizácia workflowu
  Automatizujte opakované výskumné alebo vyhľadávacie úlohy vkladaním možností Q&A nad dokumentmi do workflowov.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že sú nainštalované všetky predpoklady (napr. Node.js, backend Langflow).
2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte MCP server Langflow-DOC-QA-SERVER pomocou nasledujúcej ukážky JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "langflow-doc-qa": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží a je dostupný.

Zabezpečenie API kľúčov

Na zabezpečenie API kľúčov použite environmentálne premenné:

{
  "mcpServers": {
    "langflow-doc-qa": {
      "command": "npx",
      "args": ["@GongRzhe/Langflow-DOC-QA-SERVER@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainštalujte potrebné závislosti.
2. Vyhľadajte konfiguračný súbor Claude.
3. Pridajte konfiguráciu MCP servera ako je uvedené vyššie.
4. Reštartujte Claude.
5. Potvrďte pripojenie k Langflow-DOC-QA-SERVER.

Cursor

1. Pripravte backend Langflow a nainštalujte Node.js, ak je to potrebné.
2. Upravte konfiguráciu Cursor.
3. Vložte JSON konfiguráciu MCP servera.
4. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
5. Otestujte integráciu servera.

Cline

1. Uistite sa, že všetky predpoklady sú splnené.
2. Aktualizujte konfiguračný súbor Cline.
3. Pridajte JSON konfiguráciu MCP servera.
4. Reštartujte Cline, aby sa zmeny prejavili.
5. Overte integráciu.

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho workflowu FlowHunt, začnite pridaním komponentu MCP do svojho flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP, aby ste otvorili panel konfigurácie. V sekcii systémových nastavení MCP vložte podrobnosti o svojom MCP serveri pomocou tohto JSON formátu:

{
  "langflow-doc-qa": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “langflow-doc-qa” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Náš názor

Langflow-DOC-QA-SERVER MCP je minimalistický server zameraný na demonštráciu, ktorý jasne vysvetľuje svoj účel a nastavenie, ale chýba mu dokumentácia k šablónam promptov, zdrojom a nástrojom. Pokyny na nastavenie sú všeobecné a vychádzajú zo štandardných MCP konvencií. To obmedzuje jeho použiteľnosť hneď po rozbalení, no robí z neho jasný príklad základnej integrácie.

MCP skóre

Hodnotenie: 4/10 — Projekt je jasne zameraný a open source, ale chýba mu bohatá dokumentácia a detail k MCP-špecifickým funkciám, zdrojom a nástrojom.