Graphlit MCP伺服器詳細介紹

概述

Graphlit MCP伺服器是一個基於模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP) 的伺服器實現，旨在實現 MCP 客戶端與 Graphlit 平台之間的無縫整合。該專案為開發者提供了一個強大的工具，能夠從多種資料來源攝取內容，並構建可搜尋的 AI 驅動知識庫。

透過 Graphlit MCP 伺服器，使用者可以輕鬆地將來自 Slack、Discord、網站、Google Drive、郵件、Jira、Linear 或 GitHub 等平台的任何內容攝取到 Graphlit 專案中，然後在 Cursor、Windsurf、Goose 或 Cline 等 MCP 客戶端中搜尋和檢索相關知識。

核心功能與特性

🔍 查詢與檢索功能

• 內容查詢: 支援對攝取的內容進行高效查詢
• 集合查詢: 可以查詢特定的內容集合
• 動態查詢: 支援對資料來源和對話的動態查詢
• 相關性檢索: 基於語義相似性檢索相關資源
• 圖像相似性: 支援相似圖像的檢索功能
• 圖像描述: 提供 AI 驅動的圖像視覺描述功能

🤖 AI 整合功能

• LLM 對話: 支援大語言模型對話提示
• 結構化提取: 從文本中自動提取結構化 JSON 資料
• 音訊生成: 整合 ElevenLabs 進行音訊內容發布
• 圖像生成: 整合 OpenAI 進行圖像生成

📊 多格式內容支援

文檔類型:

• PDF、DOCX、PPTX 等文檔自動轉換為 Markdown 格式
• HTML 網頁內容提取和格式化

媒體檔案:

• 音訊檔案自動轉錄
• 視訊檔案自動轉錄和處理

其他格式:

• 文本檔案、訊息、帖子、郵件
• 問題追蹤、短期記憶儲存

🔗 豐富的資料來源整合

郵件平台:

• Microsoft Outlook
• Google Mail

專案管理工具:

• Notion
• Linear
• Jira
• GitHub Issues

雲端儲存服務:

• Google Drive
• OneDrive
• SharePoint
• Dropbox
• Box

協作平台:

• Slack
• Microsoft Teams
• Discord
• Twitter/X

內容發現:

• 播客 (RSS 訂閱)
• 網頁爬蟲
• 網頁搜尋 (包括播客搜尋)
• 網頁映射
• 頁面截圖

⚙️ 管理與配置功能

專案管理:

• 專案配置
• 創建和管理內容集合
• 內容添加/移除操作
• 批量刪除功能 (集合、資料來源、內容、對話)

狀態監控:

• 資料來源處理狀態檢查
• 內容處理完成狀態監控

平台整合:

• Slack 頻道列表獲取
• Microsoft Teams 團隊和頻道管理
• SharePoint 庫和資料夾瀏覽
• Linear 專案列表
• Notion 資料庫整合

🛠️ 開發者友好特性

多 IDE 支援:

• VS Code (內置支援)
• Cursor IDE
• Windsurf IDE
• Cline IDE
• Claude Desktop

便捷安裝:

• 一鍵安裝按鈕
• NPX 快速部署
• 環境變數配置
• JSON 配置文件支援

內置工具:

• 無需單獨整合 Firecrawl、Exa 等工具
• 內置網頁爬蟲和搜尋功能
• 自動化工作流支援

技術架構

核心組件

• 專案 (Project): 資料管理的基本單位
• 內容 (Contents): 攝取的各類文檔和媒體檔案
• 資料來源 (Feeds): 連接外部資料的管道
• 集合 (Collections): 內容的邏輯分組
• 工作流 (Workflows): 自動化處理流程
• 對話 (Conversations): AI 交互記錄
• 規範 (Specifications): 配置和規範定義

環境配置

專案需要以下環境變數進行身份驗證：

• GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID: 環境標識符
• GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID: 組織標識符
• GRAPHLIT_JWT_SECRET: JWT 簽名密鑰

擴展連接器

支援配置額外的資料連接器憑據，包括 Slack、Google Email、Notion 等平台的 API 密鑰和訪問令牌。

使用場景

開發團隊知識管理

• 整合 GitHub Issues、Jira 任務、Slack 討論
• 構建團隊知識庫，快速檢索專案相關資訊
• 自動化文檔生成和知識分享

產品管理

• 整合 Linear 專案、Notion 文檔、用戶反饋
• 創建產品決策的資料驅動支援系統
• 跨平台資訊聚合和分析

企業知識庫

• 統一郵件、文檔、會議記錄等企業資料
• 構建智能搜尋和問答系統
• 提升資訊檢索效率和決策品質

安裝與配置

系統要求

• Node.js 18.x 或更高版本
• Graphlit 平台活躍帳戶
• 相應 IDE 或 MCP 客戶端

快速開始

1. 使用一鍵安裝按鈕或 NPX 命令安裝
2. 配置環境變數和 API 密鑰
3. 在目標 IDE 中添加 MCP 伺服器配置
4. 開始攝取資料和構建知識庫

總結

Graphlit MCP 伺服器是一個功能強大且易於使用的知識管理解決方案，它透過 MCP 協定將多樣化的資料來源與 AI 驅動的搜尋和檢索功能完美結合。無論是個人開發者還是企業團隊，都可以透過這個工具快速構建智能化的知識庫系統。

該專案的主要優勢在於：

• 廣泛的資料來源支援: 覆蓋主流協作和儲存平台
• AI 原生設計: 內置語義搜尋和智能檢索
• 開發者友好: 支援多種 IDE 和便捷的配置方式
• 企業級功能: 提供完整的內容管理和工作流自動化

對於希望構建智能知識管理系統的開發者和企業來說，Graphlit MCP 伺服器提供了一個理想的起點和強大的技術基礎。