Ragdoll AI MCP Server

Ragdoll AI MCP サーバー

Ragdoll AI ナレッジベースへのクエリに対応する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

概要

この MCP サーバーは、Model Context Protocol を通じて Ragdoll AI ナレッジベースにクエリを実行するためのシンプルなインターフェースを提供します。Cursor、Windsurf、Cline など、さまざまな LLM クライアントアプリケーションとシームレスに連携できます。

前提条件

• Bun ランタイム（v1.2.1 以降）
• Ragdoll AI API キー
• Ragdoll AI ナレッジベース ID

インストール

リポジトリをクローンして、依存関係をインストールします。

git clone <repository-url>
cd mcp-ragdoll-server
bun install

設定

環境変数を設定します。

export RAGDOLL_API_KEY="your-ragdoll-api-key"
export RAGDOLL_KNOWLEDGE_BASE_ID="your-knowledge-base-id"

設定を永続化するには、これらを .bashrc、.zshrc に追加するか、プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します。

サーバーの起動

サーバーを起動します。

bun run index.ts

クライアントの設定

NPX によるインストール（推奨）

このサーバーを使う最も簡単な方法は、NPX を利用することです。

npx -y ragdoll-mcp-server

Cursor

Cursor IDE に Ragdoll MCP サーバーをインストールする手順は次のとおりです。

1. Cursor IDE を開きます
2. Settings > Extensions > AI Settings に移動します
3. 次の設定で mcp.json という名前のファイルを作成します。

{
  "mcpServers": {
    "ragdoll-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ragdoll-mcp-server"],
      "env": {
        "RAGDOLL_API_KEY": "your-ragdoll-api-key",
        "RAGDOLL_KNOWLEDGE_BASE_ID": "your-knowledge-base-id"
      }
    }
  }
}

または、サーバーをローカルで実行できます。

{
  "mcpServers": {
    "ragdoll-mcp-server": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/path/to/mcp-ragdoll-server/index.ts"],
      "env": {
        "RAGDOLL_API_KEY": "your-ragdoll-api-key",
        "RAGDOLL_KNOWLEDGE_BASE_ID": "your-knowledge-base-id"
      }
    }
  }
}

Windsurf

Windsurf IDE に Ragdoll MCP サーバーをインストールする手順は次のとおりです。

次の設定で mcp_config.json ファイルを作成または編集します。

{
  "mcpServers": {
    "ragdoll-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ragdoll-mcp-server"],
      "env": {
        "RAGDOLL_API_KEY": "your-ragdoll-api-key",
        "RAGDOLL_KNOWLEDGE_BASE_ID": "your-knowledge-base-id"
      }
    }
  }
}

Cline

Cline に Ragdoll MCP サーバーをインストールする手順は次のとおりです。

次の設定で cline_mcp_settings.json ファイルを作成または編集します。

{
  "mcpServers": {
    "ragdoll-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ragdoll-mcp-server"],
      "env": {
        "RAGDOLL_API_KEY": "your-ragdoll-api-key",
        "RAGDOLL_KNOWLEDGE_BASE_ID": "your-knowledge-base-id"
      }
    }
  }
}

使用方法

接続後、次のパラメーターを指定して Ragdoll ナレッジベースにクエリを実行できます。

• query（string、必須）：関連情報を検索するためのクエリ
• topK（number、任意）：返す結果の数（1～10）
• rerank（boolean、任意）：結果を再ランク付けするかどうか

LLM クライアントでの使用例：

You can ask questions about your knowledge base content.

開発

このプロジェクトでは Model Context Protocol SDK を使用しています。詳しくは、MCP のドキュメントを参照してください。

サポート

この MCP サーバーに関する問題や質問については、GitHub で issue を作成してください。

ライセンス

MIT