StitchAI MCP Server

Co dělá “StitchAI” MCP Server?

StitchAI MCP Server je implementace serveru Model Context Protocolu (MCP) navržená pro pohon systému správy paměti Stitch AI. Slouží jako decentralizované znalostní centrum pro AI, které umožňuje bezproblémové propojení AI asistentů s externími datovými zdroji, API a službami. Prostřednictvím tohoto serveru mohou AI agenti efektivně vytvářet, získávat a spravovat “vzpomínky”—strukturované informace, které zvyšují jejich kontextové uvědomění a schopnosti uvažování. Díky sadě nástrojů pro operace s pamětí StitchAI MCP Server zjednodušuje pracovní postupy, jako je ukládání poznatků, sledování kontextových dat nebo získávání relevantních informací. To umožňuje vývojářům budovat AI řešení, která jsou více kontextově uvědomělá, interaktivní a schopná sofistikovaného zpracování informací.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani kódu nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani kódu nebyly nalezeny žádné explicitní MCP “zdroje”.

Seznam nástrojů

• createMemory: Umožňuje AI agentovi vytvořit novou vzpomínku se zadaným obsahem a metadaty.
• getMemory: Načte konkrétní vzpomínku podle jejího identifikátoru a umožňuje tak vyvolat uložené informace.
• listMemories: Vypíše všechny dostupné vzpomínky a poskytuje přehled o uložené znalostní bázi.
• deleteMemory: Smaže konkrétní vzpomínku podle jejího identifikátoru, což umožňuje správu a pročišťování paměťového úložiště.

Scénáře využití tohoto MCP serveru

• Dlouhodobá správa kontextu: Umožňuje AI agentům ukládat a vybavovat si informace napříč více interakcemi či sezeními, což zlepšuje kontinuitu a uživatelský zážitek.
• Budování znalostní báze agentů: Pomáhá vývojářům vytvářet perzistentní znalostní báze pro AI agenty a podporuje pokročilejší uvažování a sledování kontextu.
• Anotace a ukládání dat: Umožňuje zachytit důležité body či anotace během konverzací, které lze později vyhledat a použít.
• Kolaborativní paměť pro multiagentní systémy: Umožňuje více agentům sdílet a spravovat společný fond vzpomínek, což podporuje kolaborativní inteligenci.
• Pročišťování a organizace paměti: Poskytuje nástroje pro mazání a vypisování vzpomínek, což umožňuje efektivní správu a organizaci kontextových dat.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte StitchAI MCP Server do sekce mcpServers s příkazem a argumenty.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný.

Ukázkový JSON:

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

Claude

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Claude.
3. Vložte konfiguraci StitchAI MCP Serveru pod mcpServers.
4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Potvrďte, že se server objevil v seznamu nástrojů Claude.

Ukázkový JSON:

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

Cursor

1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není přítomen.
2. Otevřete nastavení nebo konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte StitchAI MCP Server do objektu mcpServers.
4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Otestujte připojení serveru v rozhraní Cursor.

Ukázkový JSON:

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

Cline

1. Ověřte, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Upravte svůj konfigurační soubor Cline.
3. Zahrňte StitchAI MCP Server do mcpServers.
4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte, že je StitchAI MCP Server dostupný přes Cline.

Ukázkový JSON:

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

Zabezpečení API klíčů

K bezpečnému vložení API klíčů či tajných údajů do konfigurace MCP serveru používejte environmentální proměnné.

Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP používat uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte tím, že do svého toku přidáte komponentu MCP a připojíte ji ke svému AI agentovi:

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

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

Po konfiguraci může nyní AI agent použít tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “stitchai-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Náš názor

StitchAI MCP Server nabízí úzce zaměřenou sadu nástrojů pro správu paměti a snadno se nastavuje napříč platformami. Nedostatek jasných definic zdrojů a promptů, stejně jako chybějící funkce jako sampling a roots, však omezuje flexibilitu pro širší MCP workflow. Projekt je nový a zatím má minimální komunitní podporu.

Na škále 0 až 10 získává tento MCP skóre 4 za jádrovou funkcionalitu a přehlednost, ale postrádá vyzrálost, rozšiřitelnost i širší adopci.

MCP skóre