Inkeep MCP Server

Inkeep MCP Server

MCP Server Documentation AI RAG

Co dělá “Inkeep” MCP Server?

Inkeep MCP Server je specializovaný server Model Context Protocol (MCP), navržený pro propojení AI asistentů s aktuální produktovou dokumentací a obsahem spravovaným v Inkeep. Funguje jako most, který umožňuje vývojářským nástrojům a agentům poháněným LLM přímo dotazovat a získávat relevantní dokumentaci a produktové znalosti z API Inkeep. To zlepšuje workflow vývojářů umožněním úloh jako je vyhledávání v produktové dokumentaci, integrace RAG (Retrieval Augmented Generation) a zobrazování aktuálního obsahu v AI-driven vývojových prostředích. Díky standardizovanému rozhraní zjednodušuje integraci a umožňuje vývojářům vytvářet inteligentnější a kontextově vnímající asistenty a nástroje.

Seznam promptů

  • V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

  • V repozitáři ani dokumentaci nejsou popsány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

  • search-product-content
    Získává produktovou dokumentaci o Inkeep. Dotaz by měl být formulován jako konverzační otázka ohledně Inkeep.

Případy použití tohoto MCP Serveru

  • Vyhledávání v produktové dokumentaci
    Vývojáři a AI agenti mohou získávat nejnovější produktovou dokumentaci pro Inkeep, což zajišťuje, že uživatelé dostanou autoritativní a aktuální informace v odpovědi na produktové dotazy.

  • RAG (Retrieval Augmented Generation) integrace
    Použití jako backend pro RAG workflow v AI asistentech, což jim umožňuje rozšiřovat odpovědi relevantními úryvky dokumentace poskytovanými Inkeep.

  • Integrace Inkeep API do vývojářských nástrojů
    Zapojte znalostní bázi Inkeep přímo do vývojářských IDE, chatbotů nebo podpůrných systémů, čímž snížíte přepínání kontextu a zvýšíte produktivitu.

  • Konverzační produktová podpora
    Napájejte chatovací podpůrné boty nebo asistenty, kteří odpovídají na složité otázky aktuální dokumentací ze spravovaného obsahu Inkeep.

  • Automatizovaná onboardingová asistence
    Poskytujte onboardingové informace novým uživatelům nebo členům týmu s využitím dokumentace Inkeep jako zdroje pravdy.

Jak to nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné specifické pokyny pro nastavení Windsurf.

Claude

  1. Naklonujte repozitář a nastavte prostředí:
    git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
    cd mcp-server-python
    uv venv
    uv pip install -r pyproject.toml
    
  2. Získejte svůj API klíč z Inkeep Dashboardu.
  3. Otevřete soubor claude_desktop_config.json.
  4. Přidejte následující do části mcpServers:
    {
        "mcpServers": {
            "inkeep-mcp-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
                    "run",
                    "-m",
                    "inkeep_mcp_server"
                ],
                "env": {
                    "INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
                    "INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
                    "INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
                    "INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
                    "INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Retrieves product documentation about Inkeep. The query should be framed as a conversational question about Inkeep."
                }
            }
        }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Claude. Ověřte spuštěním dotazu na produktový obsah.

Zabezpečení API klíčů:
Ukládejte svůj API klíč do proměnných prostředí, jak je ukázáno v bloku env výše uvedené konfigurace.

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny žádné specifické pokyny pro nastavení Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné specifické pokyny pro nastavení Cline.

Jak tento MCP použít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte do flow komponentu MCP a propojte ji se svým AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "inkeep-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurování může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “inkeep-mcp-server” na skutečný název svého MCP serveru a nahradit URL adresou svého serveru.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti / Poznámky
PřehledObecný přehled a popis k dispozici.
Seznam promptůNejsou specifikovány žádné šablony promptů.
Seznam zdrojůNejsou popsány žádné explicitní zdroje.
Seznam nástrojůJeden nástroj: search-product-content popsán v příkladu konfigurace.
Zabezpečení API klíčůInstrukce v konfiguračním JSON pomocí proměnných prostředí.
Podpora sampling (méně důležité při hodnocení)V repozitáři ani dokumentaci není zmínka o sampling.

Na základě dostupných informací nabízí Inkeep MCP Server zaměřený a užitečný nástroj pro vyhledávání v produktové dokumentaci s jasnými kroky nastavení a zabezpečením API klíčů. Nedostatek explicitních šablon promptů, výčtu zdrojů a pokročilých funkcí jako sampling či roots však snižuje jeho úplnost pro širší MCP scénáře.

Náš názor

Tento MCP server bych ohodnotil na 5/10: Poskytuje jasný a dobře zdokumentovaný základní nástroj pro integraci produktové dokumentace Inkeep s MCP klienty, ale postrádá širší pokrytí funkcí i dokumentaci k promptům, zdrojům a pokročilým MCP možnostem.

MCP skóre

Má LICENCI✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků5
Počet Stars18

Často kladené otázky

Co je Inkeep MCP Server?

Inkeep MCP Server je specializovaný server Model Context Protocol, který propojuje AI asistenty a nástroje s produktovou dokumentací spravovanou v Inkeep a umožňuje v reálném čase autorizovaný přístup k obsahu pro RAG, chatboty a workflow vývojářů.

Jaký nástroj poskytuje Inkeep MCP Server?

Poskytuje nástroj 'search-product-content', který získává aktuální produktovou dokumentaci o Inkeep na základě konverzačních dotazů.

Jak integruji Inkeep MCP Server s FlowHunt?

Přidejte komponentu MCP do svého flow ve FlowHunt, otevřete její konfiguraci a zadejte údaje o připojení na svůj Inkeep MCP server podle uvedeného JSON formátu. Ujistěte se, že API klíč i URL serveru jsou správně nastaveny.

Jak mám zabezpečit své API klíče?

Vždy ukládejte své API klíče do proměnných prostředí, jak je ukázáno v příkladu konfigurace. Vyhněte se hardcodeování tajných údajů přímo do konfiguračních souborů.

Jaké jsou hlavní případy použití Inkeep MCP Serveru?

Klíčové případy použití zahrnují vyhledávání v produktové dokumentaci, RAG integraci pro AI asistenty, automatizaci onboardingu a napájení chatbotů pro vývojáře nebo zákaznickou podporu aktuální dokumentací.

Podporuje Inkeep MCP Server více nástrojů nebo šablon promptů?

V současnosti podporuje jeden hlavní nástroj pro vyhledávání v dokumentaci a neposkytuje explicitní šablony promptů ani další zdroje v dokumentaci.

Jaká je licence pro Inkeep MCP Server?

Je pod licencí MIT, což umožňuje široké použití a integraci.

Integrujte Inkeep MCP Server s FlowHunt

Vylepšete své AI workflow a vývojářské nástroje přímým propojením s nejnovější produktovou dokumentací Inkeep. Umožněte inteligentní, kontextově bohatou podporu a onboarding s minimálním nastavením.

Zjistit více

Agentset MCP Server
Agentset MCP Server

Agentset MCP Server

Agentset MCP Server je open-source platforma umožňující Retrieval-Augmented Generation (RAG) s agentními schopnostmi, která umožňuje AI asistentům připojit se k...

4 min čtení
AI Open Source +5
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...

4 min čtení
Kubernetes MCP Server +4
InfluxDB MCP Server
InfluxDB MCP Server

InfluxDB MCP Server

InfluxDB MCP Server poskytuje bezproblémový, AI poháněný přístup k InfluxDB přes OSS API v2. Umožňuje vývojářům a AI asistentům dotazovat se, zapisovat a spravo...

5 min čtení
MCP InfluxDB +6