Graphlit平台MCP服务器：构建智能知识集成与检索系统

Graphlit MCP服务器是连接MCP客户端（如Cursor、Windsurf）与Graphlit服务的桥梁，支持将分散在Slack、GitHub、Google Drive等平台的知识整合为可搜索的RAG（检索增强生成）知识库，并通过自然语言指令实现跨工具的数据交互。以下是核心功能与使用指南：

一、核心功能：全场景知识管理与交互

1. 多源数据 ingestion（ ingestion：摄取、收集 ）

支持从20+开发者工具和平台导入数据，自动处理不同格式内容：

• 文档与网页：PDF/Word/PPTX自动转为Markdown，网页内容结构化提取
• 音视频：播客、视频文件自动转录为文本
• 实时数据：Slack频道、Jira问题、GitHub议题等动态同步

2. 智能检索与RAG能力

• 多模态查询：
  • 文本检索：按关键词搜索知识库内容、对话历史
  • 图像检索：通过自然语言描述搜索相似图片（如“查找云计算架构图”）
• RAG工作流：

  graph LR  
  A[用户提问] --> B{是否需要检索?}  
  B -->|是| C[Query Contents/Retrieve Relevant Sources]  
  C --> D[Prompt LLM Conversation]  
  B -->|否| D  
  D --> E[返回带来源的回答]  
  

3. 数据处理与发布

• 结构化提取：从非结构化文本中提取JSON数据（如从会议记录中解析任务清单）
• 内容发布：
  • 文本转语音：通过ElevenLabs生成音频
  • 文本生成图像：调用OpenAI接口生成可视化内容

二、工具列表：覆盖全生命周期操作

1. 检索与对话工具

2. 数据导入工具

3. 管理与操作工具

4. 高级功能工具

三、快速上手：从环境搭建到数据交互

1. 前置条件

• Graphlit账号：注册并获取API密钥（https://portal.graphlit.dev/）

2. 自然语言指令示例

四、典型应用场景

1. 开发者知识中台

• 场景：跨团队协作时，自动同步GitHub Issues、Jira任务和Notion文档到统一知识库
• 工具链：Ingest GitHub Issues + Query Contents + Prompt LLM Conversation
• 价值：减少信息孤岛，LLM可直接基于团队知识库回答技术问题（如“如何配置CI/CD流水线”）

2. 竞品监控与分析

• 场景：定期爬取竞品官网和社交媒体，自动生成分析报告
• 工具链：Web Crawling("competitor-domain.com") + Extract Structured JSON + Publish as Audio
• 价值：每周生成竞品动态语音报告，便于快速了解市场趋势

3. 客户支持自动化

• 场景：基于客服对话历史和产品文档，构建智能问答系统
• 工具链：Ingest Emails + Retrieve Relevant Sources + Prompt LLM Conversation
• 价值：客服人员通过自然语言指令快速获取问题解决方案，响应时间缩短50%

五、资源与支持

• 官方文档：Graphlit MCP服务器指南
• 视频教程：使用Goose客户端搭建RAG系统
• 社区支持：加入Discord社区的#mcp频道提问
• 定价：免费版支持基础功能，企业版提供高级数据连接器和权限管理

通过Graphlit MCP服务器，开发者可快速构建基于自有数据的智能代理，将分散的工具数据转化为可检索、可交互的知识资产，尤其适合需要整合多源信息的企业级应用和开发团队。