Lspace MCP Server

Co dělá “Lspace” MCP Server?

Lspace MCP Server je open-source backend a samostatná aplikace, která implementuje Model Context Protocol (MCP). Je navržena tak, aby eliminovala problémy s přepínáním kontextu pro vývojáře díky zachycování poznatků z libovolných AI relací a jejich trvalé dostupnosti napříč různými nástroji. Propojením AI agentů a externích nástrojů se spravovanými obsahovými repozitáři Lspace proměňuje roztříštěné konverzace v trvalé, vyhledatelné znalosti. Umožňuje workflow jako je inteligentní generování znalostních bází, obohacení AI asistentů o kontext a bezproblémovou integraci s nástroji, které mohou dotazovat nebo aktualizovat uložené znalosti. Lspace umožňuje vývojářům spravovat znalostní repozitáře a podporuje efektivnější vývojářské workflow i spolupráci.

Seznam promptů

V poskytnutých souborech ani dokumentaci nebyly identifikovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech ani README nejsou zdokumentované žádné explicitní MCP „zdroje“.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech ani dokumentaci nejsou zdokumentovány žádné explicitní definice nástrojů (např. query_database, read_write_file apod.).

Případy použití tohoto MCP serveru

• Generování znalostní báze: Lspace umožňuje zachycovat a ukládat poznatky a výstupy z AI relací, které lze spravovat jako perzistentní znalostní bázi.
• Kontextová AI asistence: Vývojáři mohou využít Lspace k obohacení AI interakcí o kontext z minulých konverzací či repozitářů, což zvyšuje přesnost a relevanci.
• Správa repozitářů: Konfigurací připojení k lokálním či GitHub repozitářům lze v Lspace spravovat kód a dokumentaci jako kontext pro AI agenty.
• Bezproblémová integrace nástrojů: Lspace zpřístupňuje poznatky napříč více nástroji, snižuje nutnost přepínání kontextu a zvyšuje efektivitu workflow.

Jak nastavit

Windsurf

V poskytnutých materiálech nebyly nalezeny žádné instrukce specifické pro platformu Windsurf.

Claude

V poskytnutých materiálech nebyly nalezeny žádné instrukce specifické pro platformu Claude.

Cursor

1. Zajistěte si předpoklady: Nainstalujte Node.js (LTS), npm a Git.
2. Naklonujte repozitář:

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. Nainstalujte závislosti:

   npm install
   npm run build
   

4. Nastavte proměnné prostředí:

   cp .env.example .env
   # Upravte .env a nastavte OPENAI_API_KEY a další proměnné podle potřeby
   

5. Nakonfigurujte repozitáře a přihlašovací údaje:

   cp config.example.json config.local.json
   # Upravte config.local.json a přidejte svůj GitHub PAT a repozitáře
   

6. V aplikaci Cursor nakonfigurujte svůj MCP server přidáním tohoto JSON úryvku (cestu nahraďte svou skutečnou cestou):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/skutečná/absolutní/cesta/k/vašemu/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

Zabezpečení API klíčů

Ukládejte citlivé API klíče (např. OPENAI_API_KEY) do proměnných prostředí. Ukázková konfigurace:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "váš-openai-api-klíč"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

V poskytnutých materiálech nebyly nalezeny žádné instrukce specifické pro platformu Cline.

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

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

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

Po konfiguraci může AI agent používat tento MCP jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “lspace-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě úrovně dokumentace, přítomnosti jasného přehledu, funkčního nastavení a popisu případů použití, ale s absencí dokumentace k nástrojům, promptům, zdrojům, rootům a sampling, bych tomuto MCP serveru přiřadil 4/10 za úplnost a vývojářskou přívětivost.

MCP Hodnocení