خادم Membase MCP

ماذا يفعل خادم “Membase” MCP؟

يعمل خادم Membase MCP (بروتوكول سياق النماذج) كبوابة ذاكرة خفيفة الوزن ولامركزية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يربطهم بـ Membase من أجل ذاكرة متعددة الجلسات آمنة، دائمة وقابلة للتحقق. بفضل Unibase، يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي رفع واسترجاع سجل المحادثات، سجلات التفاعل والمعرفة، مما يضمن استمرارية الوكيل، التخصيص وإمكانية التتبع. من خلال التكامل مع بروتوكول Membase، يتيح الخادم تخزين واسترجاع بيانات الذاكرة بسلاسة من شبكة Unibase اللامركزية، داعماً لحالات الاستخدام التي تتطلب ذاكرة دائمة وغير قابلة للتلاعب لسير عمل الذكاء الاصطناعي.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب مطالبات مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP صريحة موصوفة في المستودع.

قائمة الأدوات

• get_conversation_id: يسترجع معرف المحادثة الحالي، مما يمكّن الوكلاء من تحديد أو الإشارة إلى الجلسة الجارية.
• switch_conversation: يبدل السياق النشط إلى محادثة أخرى، داعماً لسير العمل متعدد الجلسات.
• save_message: يخزن رسالة أو ذكرى في المحادثة الحالية، ما يضمن الديمومة وإمكانية التتبع.
• get_messages: يجلب آخر n رسائل من المحادثة الحالية، مما يسمح للوكلاء باستدعاء السياق أو السجل الأخير.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• ذاكرة محادثة دائمة: تخزين واسترجاع كامل سجل المحادثة، لضمان سياق متواصل لوكلاء الذكاء الاصطناعي عبر الجلسات.
• إدارة متعدد الجلسات: التبديل بسلاسة بين محادثات مختلفة، مما يمكّن الوكيل من التعامل مع عدة مستخدمين أو مشاريع.
• سجلات تدقيق قابلة للتحقق: جميع التفاعلات تُخزن على شبكة لامركزية، مما يجعلها غير قابلة للتلاعب وقابلة للتدقيق للامتثال أو التصحيح.
• تخصيص: استرجاع تفاعلات المستخدم السابقة لتخصيص الردود والإجراءات بناءً على التفضيلات التاريخية.
• الاحتفاظ بالمعرفة: حفظ واستدعاء مقتطفات المعرفة أو القرارات، وبناء قاعدة معرفة مع الوقت لسلوكيات ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت المتطلبات الأساسية (مثل Python، مشغل uv).
2. استنسخ المستودع:
   git clone https://github.com/unibaseio/membase-mcp.git
3. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
4. أضف إعدادات خادم Membase MCP:

{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "حسابك، 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "معرف المحادثة الخاص بك، يجب أن يكون فريداً",
        "MEMBASE_ID": "الحساب الفرعي الخاص بك، أي نص"
      }
    }
  }
}

5. احفظ وأعد تشغيل Windsurf لتطبيق التغييرات.

تأمين مفاتيح API:
استخدم متغيرات البيئة في كتلة env للحفاظ على سرية بيانات الاعتماد.

Claude

1. ثبت التبعيات (مشغل uv وPython).
2. استنسخ مستودع membase-mcp.
3. حرر ملف إعدادات MCP الخاص بـ Claude.
4. أدخل مقطع JSON التالي:

{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "حسابك، 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "معرف المحادثة الخاص بك، يجب أن يكون فريداً",
        "MEMBASE_ID": "الحساب الفرعي الخاص بك، أي نص"
      }
    }
  }
}

5. احفظ وأعد تشغيل Claude.

ملاحظة: خزّن المعلومات الحساسة كمتغيرات بيئة.

Cursor

1. ثبت المتطلبات الأساسية (Python، uv).
2. استنسخ مستودع membase-mcp.
3. ابحث وافتح ملف إعدادات Cursor الخاص بك.
4. أضف الخادم كما يلي:

{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "حسابك، 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "معرف المحادثة الخاص بك، يجب أن يكون فريداً",
        "MEMBASE_ID": "الحساب الفرعي الخاص بك، أي نص"
      }
    }
  }
}

5. احفظ ثم أعد تشغيل Cursor.

Cline

1. ثبت التبعيات (uv، Python).
2. استنسخ المستودع.
3. افتح ملف إعدادات Cline.
4. أضف إعدادات الخادم:

{
  "mcpServers": {
    "membase": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/membase-mcp",
        "run", 
        "src/membase_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "MEMBASE_ACCOUNT": "حسابك، 0x...",
        "MEMBASE_CONVERSATION_ID": "معرف المحادثة الخاص بك، يجب أن يكون فريداً",
        "MEMBASE_ID": "الحساب الفرعي الخاص بك، أي نص"
      }
    }
  }
}

5. احفظ وأعد تشغيل Cline.

تأمين مفاتيح API:
يجب تمرير جميع بيانات الاعتماد الحساسة في كائن env كما هو موضح أعلاه لتجنب كتابتها مباشرة في الشيفرة.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

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

بمجرد الإعداد، يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “MCP-name” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك (مثلاً، “github-mcp”، “weather-api”، إلخ) واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى المعلومات المتاحة، يوفر خادم Membase MCP أدوات ذاكرة أساسية وتعليمات إعداد واضحة، لكنه يفتقر إلى قوالب المطالبات، موارد MCP صريحة، وذكر دعم العينات أو الجذور. هذا يجعله عملياً لعمليات سير العمل التي تركز على الذاكرة ولكن محدوداً في قابلية التوسع وميزات MCP المتقدمة. بشكل عام، هو عملي لكنه أساسي.

تقييم MCP