Context Portal (ConPort) MCP Server

Co dělá „Context Portal“ MCP Server?

Context Portal (ConPort) je MCP server typu paměťové banky navržený pro výrazné posílení AI asistentů a vývojářských nástrojů v rámci IDE správou strukturovaného kontextu projektů. Jako znalostní graf specifický pro projekt umožňuje ConPort výkonnou Retrieval Augmented Generation (RAG), díky které má AI rychlý přístup k relevantním informacím a může je efektivně využít. Uchovává důležitá projektová data jako rozhodnutí, úkoly, postup, architektonické vzory, glosáře a specifikace ve strukturované podobě. To pomáhá AI asistentům poskytovat přesnější a kontextově-vědomé odpovědi a zefektivňuje vývojové workflow tím, že činí projektové znalosti snadno dohledatelné a použitelné.

Seznam promptů

V dostupných souborech repozitáře ani dokumentaci nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V dostupných souborech repozitáře ani dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V server.py ani jiné serverové logice nejsou v dostupných souborech repozitáře popsány nebo uvedeny žádné konkrétní nástroje.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Správa znalostí o projektu
  Ukládání a vyhledávání klíčových rozhodnutí, glosářů, specifikací a architektonických vzorů projektu, což umožňuje AI asistentům poskytovat vedení a kontext specifický pro daný projekt.

• Kontextově-vědomá AI asistence při programování
  Umožňuje AI asistentům v IDE přístup ke strukturované projektové paměti, zlepšuje návrhy kódu a vysvětlení díky využití historie a terminologie projektu.

• Retrieval Augmented Generation (RAG)
  Zvyšuje úroveň LLM asistentů tím, že jim poskytuje aktuální a relevantní projektová data pro přesnější a kontextově bohaté odpovědi.

• Sledování postupu projektu
  Udržuje strukturovaný záznam o dokončených úkolech, nevyřešených problémech a probíhající práci, aby AI agenti mohli shrnovat nebo reportovat stav projektu.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány všechny potřebné předpoklady (např. Node.js, Python podle potřeby).
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Context Portal MCP Server s konfigurací podobnou této:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že je nastavení aktivní a MCP server je dostupný.

Claude

1. Ověřte předpoklady (například požadované běhové prostředí).
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Vložte následující JSON úsek pod MCP servery:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
5. Zkontrolujte konektivitu, abyste ověřili běh MCP serveru.

Cursor

1. Nainstalujte všechny potřebné závislosti.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor MCP.
3. Přidejte Context Portal MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor IDE.
5. Ověřte, že je MCP server zaregistrován a dostupný.

Cline

1. Splňte všechny předpoklady (viz požadavky projektu).
2. Najděte sekci konfigurace MCP serverů Cline.
3. Zaregistrujte Context Portal MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Ověřte, že je MCP server aktivní.

Zabezpečení API klíčů:
Pro bezpečné předání API klíčů používejte proměnné prostředí. Zde je příklad jejich zahrnutí do konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a připojením k AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "context-portal": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “context-portal” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Context Portal MCP (ConPort) nabízí přehledné informace a dobře popsané příklady využití, ale v dostupných veřejných souborech postrádá explicitní technickou dokumentaci k promptům, nástrojům a zdrojům. Instrukce k nastavení i práce s API klíči jsou přehledné. Celkově je jeho užitečnost zřejmá, ale detailnější informace o serveru by jeho hodnocení ještě zvýšily.

Hodnocení MCP v tabulce: 6/10

MCP Skóre