Ragie Model Context Protocol Server

重要！

このプロジェクトは不要になりました。Ragie は現在、ストリーミング可能な HTTP サーバーとして MCP をネイティブにサポートしています。詳細はこちらをご覧ください：[https://docs.ragie.ai/docs/mcp-overview]

社内のユーザーが Claude や ChatGPT などのアプリケーションからナレッジベースにアクセスできるようにするには、MCP Bridge が必要になる場合があります。

Ragie Model Context Protocol サーバー

Ragie のナレッジベース検索機能へのアクセスを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

説明

このサーバーは Model Context Protocol を実装し、AI モデルが Ragie のナレッジベースから情報を取得できるようにします。「retrieve」という単一のツールを提供し、ナレッジベースに関連情報を問い合わせることができます。

前提条件

• Node.js >= 18
• Ragie API キー

インストール

このサーバーには、次の環境変数が必要です。

• RAGIE_API_KEY（必須）：Ragie API の認証キー

サーバーが起動し、MCP プロトコルメッセージを stdio で待ち受けます。

npx でサーバーをインストールして実行します。

RAGIE_API_KEY=your_api_key npx @ragieai/mcp-server

コマンドラインオプション

サーバーでは、次のコマンドラインオプションを使用できます。

• --description, -d <text>：デフォルトのツールの説明をカスタムテキストで上書きします
• --partition, -p <id>：クエリ対象の Ragie パーティション ID を指定します

例：

# 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 の設定

この MCP サーバーを Cursor で使用するには、次の手順に従います。

オプション 1：MCP 設定ファイルを作成する

1. mcp.json という名前のファイルを保存します。

• プロジェクト専用のツールの場合、プロジェクトディレクトリに .cursor/mcp.json ファイルを作成します。これにより、その特定のプロジェクト内でのみ使用できる MCP サーバーを定義できます。
• すべてのプロジェクトで使用するツールの場合、ホームディレクトリに ~/.cursor/mcp.json ファイルを作成します。これにより、すべての Cursor ワークスペースで MCP サーバーを使用できます。

mcp.json の例：

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

オプション 2：シェルスクリプトを使用する

1. システム上に ragie-mcp.sh という名前のファイルを保存します。

#!/usr/bin/env bash

export RAGIE_API_KEY="your_api_key"

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

2. ファイルに実行権限を付与します：chmod +x ragie-mcp.sh

3. Cursor の UI で Settings -> Cursor Settings -> MCP Servers に移動し、MCP サーバースクリプトを追加します。

your_api_key を実際の Ragie API キーに置き換え、必要に応じてパーティション ID を設定します。

Claude Desktop の設定

この MCP サーバーを Claude desktop で使用するには、次の手順に従います。

1. MCP 設定ファイル claude_desktop_config.json を作成します。

• MacOS の場合：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を使用します
• Windows の場合：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json を使用します

claude_desktop_config.json の例：

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

your_api_key を実際の Ragie API キーに置き換え、必要に応じてパーティション ID を設定します。

2. 変更を反映するため、Claude desktop を再起動します。

これで、Claude desktop の会話で Ragie の検索ツールを利用できるようになります。

機能

Retrieve ツール

このサーバーは、ナレッジベースの検索に使用できる retrieve ツールを提供します。次のパラメーターを受け取ります。

• query（文字列）：関連情報を検索するための検索クエリ
• topK（数値、省略可能、デフォルト：8）：返す結果の最大数
• rerank（ブール値、省略可能、デフォルト：true）：最も関連性の高い情報のみを見つけるよう試みるかどうか
• recencyBias（ブール値、省略可能、デフォルト：false）：より新しい情報を優先するかどうか

ツールは次を返します。

• ナレッジベース内の一致するテキストを含むコンテンツチャンクの配列

開発

このプロジェクトは TypeScript で記述されており、次の主要な依存関係を使用しています。

• @modelcontextprotocol/sdk：MCP サーバーの実装用
• ragie：Ragie API との連携用
• zod：実行時の型検証用

開発環境のセットアップ

開発モードでサーバーを実行します。

RAGIE_API_KEY=your_api_key npm run dev -- --partition optional_partition_id

プロジェクトをビルドします。

npm run build

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE.txt をご覧ください。