Langflow Document QA
L

Langflow Document QA

Langflowに基づくドキュメント質問応答MCPサーバー
2.5ポイント
5.6K

LangflowドキュメントQ&Aサーバーとは何ですか?

LangflowドキュメントQ&Aサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくツールで、Langflowバックエンドを通じてドキュメント質問応答機能を実現します。ユーザーはドキュメントをアップロードし、入力した質問に基づいて関連する回答を取得できます。

LangflowドキュメントQ&Aサーバーをどのように使用しますか?

ユーザーは簡単な設定でサーバーを起動し、クライアント(Claude Desktopなど)に統合することで、迅速にドキュメント質問応答アプリケーションを構築できます。

適用シナリオ

ドキュメントのインテリジェント質問応答システムを迅速に構築する必要があるシナリオに適しています。例えば、企業の知識ベース、学術文献検索などです。

主な機能

ドキュメント検索機能
質問を入力してアップロードしたドキュメント内容を検索し、関連する回答を返します。
利点
ドキュメント質問応答機能を迅速に統合できる
複数のドキュメント形式をサポートする(バックエンドに合わせて調整が必要)
オープンソースでカスタマイズが容易
制限
Langflowバックエンド環境を設定する必要がある
大きなファイルに対してはパフォーマンスのボトルネックがある可能性がある

使い方

Langflowフローを作成する
Langflowを開き、「ドキュメント質問応答」テンプレートを選択し、必要なコンポーネント(ChatInputやLLMなど)を設定します。フローを保存します。
APIエンドポイントを取得する
Langflowで「API」ボタンをクリックし、生成されたAPIエンドポイントURLをコピーします。
サーバーを起動する
インストールスクリプトを実行するか、手動でサーバーを起動し、環境変数 `API_ENDPOINT` が正しく設定されていることを確認します。

使用例

例1:学術文献検索
ユーザーが学術論文をアップロードし、「どの分野を研究していますか?」という質問で回答を取得します。
例2:企業知識ベース検索
企業の従業員が社内ドキュメントをアップロードし、「顧客サポートの流れはどうなっていますか?」という質問で回答を取得します。

よくある質問

APIエンドポイントをどのように設定しますか?
サーバーはどのようなドキュメント形式をサポートしていますか?

関連リソース

Langflow公式ドキュメント
Langflow公式ドキュメントの説明とチュートリアル。
GitHubプロジェクトリポジトリ
プロジェクトのソースコードと開発情報。
Smitheryインストールガイド
Smitheryを通じた迅速なインストールガイド。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
7.7K
5ポイント
P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
4.9K
5ポイント
H
Haiku.rag
Haiku RAGは、LanceDB、Pydantic AI、Doclingを基盤とした高度な検索強化生成システムです。ハイブリッド検索、再ランキング、質問応答エージェント、多エージェント研究プロセスをサポートし、ローカルファーストのドキュメント処理とMCPサーバー統合を提供します。
Python
4.2K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
8.4K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
15.9K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
10.4K
4ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
20.5K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
61.8K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
15.1K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
29.5K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
15.9K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
20.9K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.4K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
27.2K
4.5ポイント
AIBase
智啓未来、あなたの人工知能ソリューションシンクタンク
© 2026AIBase