ragie-mcp-server
Ragie Model Context Protocolサーバーは、Ragieの知識ベースから情報を取得するためのMCPを実装しています。クエリツールを提供し、ユーザーは簡単に情報を引き出すことができます。
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フォーク
16
イシュー
1
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Node.js >= 18インストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Node.js: 18.0.0以上
インストール手順
1. サーバーの起動
以下のコマンドでサーバーを起動します：bash
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server
2. コマンドラインオプションの使用
カスタム説明やパーティションIDを指定する場合は、以下のように実行します：bash
RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server --description "カスタム説明" --partition your_partition_id
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Node.jsのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。設定方法
設定方法
基本設定
MCP設定ファイルの作成
mcp.jsonというファイルを作成し、以下の内容を記述します：
json
{
"mcpServers": {
"ragie": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@ragieai/mcp-server", "--partition", "optional_partition_id"],
"env": {
"RAGIE_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
環境変数の設定
必要に応じて以下の環境変数を設定：bash
export RAGIE_API_KEY="your_api_key"
セキュリティ設定
APIキーは環境変数または安全な設定ファイルに保存
ファイルアクセス権限の適切な設定
使用例
使用例
基本的な使用方法
MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します：プログラムでの使用
javascript
// JavaScript例（Node.js）
const { MCPClient } = require('@modelcontextprotocol/client');
const client = new MCPClient();
await client.connect();
// ツールの実行
const result = await client.callTool('toolName', {
parameter1: 'value1',
parameter2: 'value2'
});
console.log(result);
スクリプトでの使用
bash
#!/bin/bash
バッチ処理の例
for file in *.txt; do
mcp-tool process "$file"
done
使用ケース
企業の知識ベースから特定の情報を検索するためのクエリを実行
MCPサーバーを使用して、AIモデルに必要なデータを動的に取得
複数のプロジェクトで共通のMCPサーバー設定を利用
スクリプトを使用して自動化されたデータ処理を実行