*이 프로젝트는 더 이상 필요하지 않습니다 *. Ragie는 이제 MCP를 기본적으로 간소화할 수 있는 HTTP 서버로 지원합니다. 여기에서 docs 참조: [https://docs.ragie.ai/docs/mcp-overview]]

Claude 또는 ChatGPT와 같은 애플리케이션에 대한 지식 베이스에 액세스 할 수 있도록 귀하의 회사 내에서 사용자를 좋아한다면 MCP Bridge가 필요할 수 있습니다.

Ragie Model Context 프로토콜 서버

Ragie의 지식 기반 검색 기능에 대한 액세스를 제공하는 모델 Context Protocol (MCP) 서버.

묘사

이 서버는 Model Context Protocol을 구현하여 AI 모델을 활용하여 Ragie 지식 베이스의 정보를 검색할 수 있습니다. 관련 정보에 대한 지식 기반을 쿼리 할 수있는 "retrieve"라는 단일 도구를 제공합니다.

필수품

• Node.js >= 18
• Ragie API 키

설치

서버는 다음과 같은 환경 변수를 요구합니다:

• RAGIE_API_KEY (required) : Ragie API 인증 키

서버는 MCP 프로토콜 메시지에 대한 stdio를 시작하고 듣습니다.

npx로 서버를 설치하고 실행:

명령 선 선택권

서버는 다음과 같은 명령 줄 옵션을 지원합니다:

• --description, -d : 사용자 정의 텍스트로 기본 도구 설명 override

IMPORTANT!

This project is no longer needed. Ragie now supports MCP natively as a streamable HTTP server. See docs here: [https://docs.ragie.ai/docs/mcp-overview]

If you would like users within your company to be able to access you knowledge base in applications like Claude or ChatGPT, you may need MCP Bridge

Ragie Model Context Protocol Server

A Model Context Protocol (MCP) server that provides access to Ragie’s knowledge base retrieval capabilities.

Description

This server implements the Model Context Protocol to enable AI models to retrieve information from a Ragie knowledge base. It provides a single tool called “retrieve” that allows querying the knowledge base for relevant information.

Prerequisites

• Node.js >= 18
• A Ragie API key

Installation

The server requires the following environment variable:

• RAGIE_API_KEY (required): Your Ragie API authentication key

The server will start and listen on stdio for MCP protocol messages.

Install and run the server with npx:

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

Command Line Options

The server supports the following command line options:

• --description, -d : Override the default tool description with custom text
• --partition, -p : Specify the Ragie partition ID to query

Examples:

# 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

Cursor Configuration

To use this MCP server with Cursor:

Option 1: Create an MCP configuration file

1. Save a file called mcp.json

• For tools specific to a project, create a .cursor/mcp.json file in your project directory. This allows you to define MCP servers that are only available within that specific project.
• For tools that you want to use across all projects, create a ~/.cursor/mcp.json file in your home directory. This makes MCP servers available in all your Cursor workspaces.

Example mcp.json:

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

Option 2: Use a shell script

1. Save a file called ragie-mcp.sh on your system:

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

2. Give the file execute permissions: chmod +x ragie-mcp.sh