LLM Context MCP Server

Co dělá “LLM Context” MCP Server?

LLM Context MCP Server je nástroj navržený pro bezproblémové propojení AI asistentů s externími projekty obsahujícími kód nebo text, čímž zefektivňuje vývojový workflow prostřednictvím Model Context Protocolu (MCP). Díky využití vzorů .gitignore pro inteligentní výběr souborů umožňuje vývojářům vkládat velmi relevantní obsah přímo do rozhraní LLM chatů nebo použít zjednodušený workflow se schránkou. To umožňuje efektivně provádět úkoly jako je kontrola kódu, generování dokumentace a prozkoumávání projektů s kontextově orientovanou AI asistencí. LLM Context je obzvláště vhodný jak pro repozitáře kódu, tak pro kolekce textových dokumentů, což z něj činí univerzální most mezi daty projektů a workflow poháněnými AI.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné definované 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 poskytnutých souborech nebo dokumentaci nejsou výslovně zmíněny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V aktuální struktuře repozitáře se nenachází žádný soubor server.py nebo jeho ekvivalent, který by uváděl nástroje. Nebyly nalezeny informace o zpřístupněných nástrojích.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizace kontroly kódu: Vkládá relevantní segmenty kódu do rozhraní LLM pro asistovanou nebo plně automatizovanou kontrolu kódu.
• Generování dokumentace: Umožňuje AI přistupovat k dokumentaci a sumarizovat ji přímo ze souborů projektu.
• Prozkoumávání projektů: Pomáhá vývojářům a AI agentům rychle se zorientovat v rozsáhlých kódových nebo textových projektech zvýrazněním klíčových souborů a osnov.
• Workflow se schránkou: Uživatelé mohou kopírovat obsah do a ze schránky pro rychlé sdílení s LLM, což zvyšuje produktivitu v chatových workflow.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js a Windsurf.
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf (například windsurf.config.json).
3. Přidejte LLM Context MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení tím, že zkontrolujete, zda se MCP server objeví ve Windsurfu.

Claude

1. Nainstalujte Node.js a ujistěte se, že Claude podporuje integraci MCP.
2. Upravte konfigurační soubor Claude pro přidání MCP serveru:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Uložte soubor a restartujte Claude.
4. Potvrďte, že je server dostupný v nastavení MCP v Claude.

Cursor

1. Nainstalujte požadované závislosti pro editor Cursor.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP v Cursoru.
3. Přidejte LLM Context MCP Server:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že MCP server je funkční.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a Cline.
2. Upravte konfiguraci Cline pro registraci MCP serveru:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Uložte a restartujte Cline.
4. Zkontrolujte, že je MCP server nyní přístupný.

Zabezpečení API klíčů

Nastavte proměnné prostředí pro ochranu API klíčů a tajných údajů. Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

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

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “llm-context” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě těchto dvou tabulek má tento MCP server silný přehled a dodržuje bezpečnostní doporučení, ale postrádá jasnou dokumentaci promptů, zdrojů a nástrojů. Je tedy nejvhodnější pro základní workflow sdílení kontextu a pro plné využití pokročilých funkcí MCP vyžaduje další dokumentaci.

MCP skóre