Boost.space MCP Server-integration

Hvad gør “Boost.space” MCP Server?

Boost.space MCP Server fungerer som bindeled mellem AI-assistenter og Boost.Space REST API, så MCP-klienter (såsom Claude Desktop) kan interagere med Boost.Space-platformen. Ved at proxy’e Boost.Space’s API muliggør den, at AI-drevne værktøjer kan udføre forskellige operationer som at forespørge databaser, håndtere filer eller interagere med eksterne tjenester tilgængelige via Boost.Space. Dette forbedrer udvikleres workflows ved at centralisere adgangen til organisationsressourcer, automatisere gentagne opgaver og muliggøre problemfri integration mellem AI-modeller og strukturerede virksomhedsdata eller workflows.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er dokumenteret i arkivet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er opført eller beskrevet i arkivet.

Liste over Værktøjer

Ingen værktøjer er beskrevet eller opført i dokumentationen eller kodeindekset.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Boost.Space-dataadgang: Giver AI-agenter mulighed for at hente og arbejde med data lagret på Boost.Space-platformen og muliggør automatiseret analyse eller rapportering.
• Integration med AI-assistenter: Fungerer som backend for desktop-AI-klienter (f.eks. Claude Desktop) til sikker og effektiv adgang til organisationsdata.
• API-proxying: Tilbyder en standardiseret metode for AI-klienter til at tilgå Boost.Space REST API-endpoints uden direkte håndtering af legitimationsoplysninger eller HTTP-logik.
• Effektiviserede udviklerworkflows: Forenkler forbindelsen mellem LLM-drevne grænseflader og forretningsprocesser og data, så manuel integrationsindsats reduceres.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen eksplicitte installationsvejledninger for Windsurf er givet i arkivet.

Claude

1. Sørg for, at Python og de nødvendige afhængigheder er installeret.
2. Installer Boost.space MCP-serveren:

   pip install boostspace-mcp
   

3. I din Claude Desktop-konfiguration, tilføj følgende til dit mcpServers-objekt:

   "mcpServers": {
     "boostspace": {
       "command": "python",
       "args": ["-m","boostspace_mcp.server"],
       "env": {
         "BOOSTSPACE_API_BASE": "{{API_PATH}}",
         "BOOSTSPACE_TOKEN": "{{TOKEN}}"
       },
       "transport": "stdio"
     }
   }
   

4. Genstart Claude Desktop for at indlæse den nye MCP-server.
5. Sæt dine API-nøgler (BOOSTSPACE_API_BASE og BOOSTSPACE_TOKEN) som miljøvariabler, som vist i konfigurationen ovenfor.

Cursor

Ingen eksplicitte installationsvejledninger for Cursor er givet i arkivet.

Cline

Ingen eksplicitte installationsvejledninger for Cline er givet i arkivet.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

"env": {
  "BOOSTSPACE_API_BASE": "https://api.boost.space/v1",
  "BOOSTSPACE_TOKEN": "your-api-token"
}

Brug miljøvariabler for at holde dine API-legitimationsoplysninger sikre.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "boostspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “boostspace” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Understøtter serveren Roots? Ukendt (ikke dokumenteret)
Understøtter serveren Sampling? Ukendt (ikke dokumenteret)

Vores vurdering

Boost.space MCP Server tilbyder tydelig, basal opsætning for Claude Desktop, men mangler dokumentation for MCP-prompt-skabeloner, ressourcer og værktøjer. Den er egnet som reference til at proxy’e et API til AI-assistenter, men ville drage fordel af mere omfattende dokumentation og funktionsoversigter.

MCP-score