Graphlit MCP Server 是一款 MCP 服务器，旨在连接 AI 模型与 Graphlit 平台，实现 AI 模型与外部知识的无缝集成。它充当桥梁，支持从 Slack、Discord、网站、Google Drive 等多种来源的数据摄取，并具备自动内容提取和音视频转录能力。内置的网络爬虫和搜索功能，免去了开发者集成额外工具的麻烦。

通过 Graphlit MCP Server，AI 模型可以轻松查询内容、检索相关信息源，甚至分析图像。它提供了一系列工具，涵盖数据提取、内容摄取、数据连接、通知和操作等多个方面。开发者可以利用它将数据导入 Graphlit 项目，然后在 Cursor、Windsurf 或 Cline 等 MCP 客户端中搜索和检索相关知识，从而显著增强 AI 模型的上下文感知能力和问题解决能力。该服务器通过简单的命令行安装和配置，即可快速集成到现有的 MCP 客户端中。

统一数据集成与管理

graphlit-mcp-server 的核心在于其强大的数据集成能力，它允许用户从各种来源（包括 Slack、Discord、网站、Google Drive、电子邮件、Jira、Linear 和 GitHub）摄取数据，并将其统一存储在 Graphlit 平台中。这种统一性简化了 AI 模型访问和利用外部知识的过程，无需为每个数据源编写特定的集成代码。服务器能够自动提取文档（如 PDF、DOCX、PPTX）和 HTML 网页的内容，并将其转换为 Markdown 格式，方便 AI 模型理解和处理。此外，它还支持音频和视频文件的转录，进一步扩展了可利用的数据类型。

例如，一个使用 Cursor 的开发者可以利用 graphlit-mcp-server 将其团队在 Slack 和 Jira 上的讨论以及项目文档集成到 Graphlit 中。然后，当开发者在 Cursor 中编写代码时，AI 模型可以访问这些信息，从而提供更智能的代码建议和上下文感知。技术上，数据摄取通过 Graphlit API 实现，内容提取利用各种库（如 PDFMiner、python-docx）和 API（如 YouTube Data API）完成。

内置网络爬取与搜索

graphlit-mcp-server 集成了网络爬取和搜索功能，无需依赖额外的第三方工具（如 Firecrawl 或 Exa）。这意味着 AI 模型可以直接访问最新的网络信息，而无需复杂的配置和集成过程。服务器可以根据用户定义的规则自动爬取指定的网站，提取相关内容，并将其存储在 Graphlit 平台中。此外，它还提供强大的搜索功能，允许 AI 模型根据关键词或语义相似性快速找到所需的信息。

例如，一个使用 Goose 的研究人员可以使用 graphlit-mcp-server 爬取多个新闻网站和博客，收集关于特定主题的信息。然后，AI 模型可以利用这些信息生成报告、分析趋势或回答用户的问题。技术上，网络爬取功能使用 Scrapy 或类似的网络爬虫框架实现，搜索功能则基于 Elasticsearch 或其他全文搜索引擎。

多样化的数据连接器

graphlit-mcp-server 提供了丰富的数据连接器，支持与各种流行的应用程序和服务集成，包括 Microsoft Outlook、Google Mail、Notion、Reddit、Linear、Jira、GitHub Issues、Google Drive、OneDrive、SharePoint、Dropbox、Box、GitHub、Slack、Microsoft Teams、Discord 和 Twitter/X。这些连接器允许 AI 模型访问来自不同来源的数据，从而提供更全面和准确的上下文信息。每个连接器都经过精心设计，以确保数据的安全性和可靠性。

例如，一个使用 Cline 的项目经理可以使用 graphlit-mcp-server 将其在 Linear 和 GitHub 上的项目信息集成到 Graphlit 中。然后，AI 模型可以利用这些信息自动生成项目报告、预测风险或分配任务。技术上，每个数据连接器都使用相应的 API 或 SDK 实现，并遵循 OAuth 2.0 或其他安全协议。

技术实现

graphlit-mcp-server 基于 Node.js 构建，易于安装和配置。它使用环境变量进行身份验证和配置，包括 GRAPHLIT_ENVIRONMENT_ID、GRAPHLIT_ORGANIZATION_ID 和 GRAPHLIT_JWT_SECRET。这些值可以在 Graphlit 平台的 API 设置仪表板中找到。服务器可以通过 npm 或 yarn 安装，并可以轻松地集成到各种 MCP 客户端应用程序中，如 Windsurf、Cline 和 Cursor。

集成优势

graphlit-mcp-server 的一个关键优势是其与 MCP 生态系统的无缝集成。它充当 MCP 客户端和 Graphlit 平台之间的桥梁，允许 AI 模型安全地访问和利用外部数据源和服务。通过使用 MCP，graphlit-mcp-server 简化了 AI 模型的开发和部署过程，并提高了其性能和可靠性。此外，它还促进了 AI 模型的互操作性，允许它们在不同的平台和应用程序之间共享数据和知识。