拉格doll AI MCP 服务器

一个用于查询拉格doll AI知识库的模型上下文协议（MCP）服务器。

概述

此MCP服务器提供了一个简单的接口，通过模型上下文协议查询拉格doll AI的知识库。它支持与各种大语言模型客户端应用（包括Cursor、Windsurf和Cline）无缝集成。

先决条件

• Bun运行时环境（v1.2.1或更高版本）
• 拉格doll AI API密钥
• 拉格doll AI知识库ID

安装

克隆仓库并安装依赖：

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

配置

设置环境变量：

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

为了持久配置，将这些添加到您的.bashrc、.zshrc文件中，或在项目根目录下创建一个.env文件。

运行服务器

启动服务器：

bun run index.ts

客户端设置

NPX安装（推荐）

使用NPX的最简单方式：

npx -y ragdoll-mcp-server

在Cursor中使用

要在Cursor IDE中安装Ragdoll MCP服务器：

1. 打开Cursor IDE
2. 转到设置 > 扩展 > AI设置
3. 创建一个名为mcp.json的文件，内容如下：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

或者，您也可以本地运行服务器：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

在Windsurf中使用

要在Windsurf IDE中安装Ragdoll MCP服务器：

创建或编辑mcp_config.json文件，内容如下：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

在Cline中使用

要在Cline中安装Ragdoll MCP服务器：

创建或编辑cline_mcp_settings.json文件，内容如下：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

使用说明

项目使用了MCP SDK，如需了解更多信息，请参考此处。

如有任何问题或反馈，请联系microsoft-MCP@microsoft.com。