خادم Agentset MCP

ماذا يفعل خادم “Agentset” MCP؟

خادم Agentset MCP (بروتوكول سياق النماذج) هو منصة مفتوحة المصدر مصممة لتسهيل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) بقدرات وكيلة. يسمح لمساعدي الذكاء الاصطناعي بالاتصال بمصادر البيانات الخارجية أو واجهات برمجة التطبيقات أو الخدمات، مما يسهل تطوير تطبيقات ذكية قائمة على المستندات. من خلال العمل كجسر بين عملاء الذكاء الاصطناعي والموارد الغنية بالسياق، يمكّن خادم Agentset MCP مهام مثل استرجاع الوثائق الديناميكي، إدارة البيانات بكفاءة، والتكامل مع سير العمل المخصص. هذا يمكّن المطورين من بناء حلول قوية وواعية بالسياق مع إنتاجية ومرونة معززة، مع الاستفادة من كل من الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الواقعية لسيناريوهات تطبيق متقدمة.

قائمة التعليمات

لا توجد قوالب تعليمات مذكورة صراحة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الموارد

لا توجد موارد محددة (موارد MCP) معدودة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة.

قائمة الأدوات

لا توجد أدوات مذكورة أو موصوفة صراحة في الوثائق أو ملفات المستودع المتاحة (مثلاً، لا يوجد server.py أو قائمة أدوات في README).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): بناء تطبيقات بسرعة تجمع بين ردود الذكاء الاصطناعي والسياق المسترجع من الوثائق أو المصادر الخارجية، مما يحسن ملاءمة ودقة مخرجات الذكاء الاصطناعي.
• تطوير تطبيقات قائمة على المستندات: تسهيل إنشاء تطبيقات ذكية يمكنها الوصول إلى مجموعات مستندات كبيرة وإدارتها والتحليل عليها.
• تكامل واجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات: العمل كجسر بين عملاء الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات، مما يمكّن من الوصول السلس إلى بيانات متنوعة لتفاعلات ذكاء اصطناعي أغنى وأكثر ديناميكية.
• أتمتة سير العمل المخصص: تعزيز سير العمل للمطورين من خلال دمج الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مع موارد وعمليات خاصة بالمنظمة.
• مشاركة سياق آمنة: ضمان معالجة المعلومات السياقية وبيانات الاعتماد (مثل مفاتيح API ومعرّفات النطاق) بشكل آمن عبر متغيرات البيئة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js.

2. احصل على مفتاح Agentset API ومعرّف النطاق الخاص بك.

3. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.

4. أضف إعدادات خادم Agentset MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.

6. تحقق من الإعداد عن طريق فحص اتصال خادم MCP في واجهة Windsurf.

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js.

2. احصل على مفتاح Agentset API ومعرّف النطاق الخاص بك.

3. حدد موقع ملف إعدادات Claude الخاص بك.

4. أضف إعدادات JSON التالية:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Claude.

6. تأكد من تشغيل خادم MCP من أدوات إدارة Claude.

Cursor

1. قم بتثبيت Node.js إذا لم يكن موجودًا.

2. احصل على مفتاح Agentset API ومعرّف النطاق الخاص بك.

3. حرر ملف إعدادات Cursor الخاص بك.

4. أدرج هذا المقطع في قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.

6. اختبر الاتصال للتأكد من أنه نشط.

Cline

1. تأكد من توفر Node.js.

2. احصل على مفتاح Agentset API ومعرّف النطاق الخاص بك.

3. افتح ملف إعدادات Cline الخاص بك.

4. أضف خادم Agentset MCP كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل Cline.

6. تحقق من الاتصال في لوحة نظام Cline.

ملاحظة حول تأمين مفاتيح API:
استخدم دائمًا متغيرات البيئة للمعلومات الحساسة مثل AGENTSET_API_KEY وAGENTSET_NAMESPACE_ID.
مثال:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى سير العمل وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام تنسيق JSON التالي:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير “MCP-name” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك (مثلًا: “github-mcp”، “weather-api”، إلخ) واستبدال الرابط برابط خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر مستودع خادم Agentset MCP نظرة عامة واضحة وتعليمات إعداد وتوجيهات أمنية، لكنه يفتقر إلى وثائق مفصلة حول التعليمات والموارد والأدوات. بينما هو قوي لبداية الإعداد، إلا أنه محدود فيما يتعلق بشفافية الميزات والاستخدام.

تقييم MCP

استنادًا إلى الجدولين أعلاه، يحصل خادم Agentset MCP حاليًا على درجة 4/10 من حيث جاهزية MCP. يوفر أساسًا قويًا وإعدادًا أساسيًا ولكنه يفتقر إلى الوثائق وعرض الميزات الصريح (التعليمات، الأدوات، الموارد) اللازمة للاستفادة الكاملة من MCP وتقييمه.