Context Portal (ConPort) MCP-server

Context Portal (ConPort) MCP-server

Giv dine AI-assistenter superkræfter med projektspecifik hukommelse. ConPort gemmer og henter struktureret projektkontekst, så du får smartere, kontekstbevidste AI-workflows i FlowHunt og IDE’er.

Hvad gør “Context Portal” MCP-serveren?

Context Portal (ConPort) er en hukommelsesbank-MCP-server designet til at give AI-assistenter og udviklerværktøjer i IDE’er et løft ved at håndtere struktureret projektkontekst. Som en projektspecifik knowledge graph muliggør ConPort kraftfuld Retrieval Augmented Generation (RAG), så AI hurtigt kan tilgå og anvende relevant projektinformation. Den gemmer vigtige projektdata som beslutninger, opgaver, fremdrift, arkitekturmønstre, ordbøger og specifikationer på en struktureret måde. Dette hjælper AI-assistenter med at give mere præcise og kontekstbevidste svar, hvilket forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at gøre projektviden let søgbar og anvendelig.

Liste over prompts

Der er ikke nævnt nogen prompt-skabeloner i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.

Liste over ressourcer

Der er ikke eksplicit angivet MCP-ressourcer i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.

Liste over værktøjer

Der er ikke beskrevet eller angivet specifikke værktøjer fra server.py eller anden serverlogik i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

  • Projektvidensstyring
    Gem og hent centrale projektbeslutninger, ordbøger, specifikationer og arkitekturmønstre, så AI-assistenter kan give projektspecifik vejledning og kontekst.

  • Kontekstbevidst AI-kodeassistance
    Gør det muligt for AI-assistenter i IDE’er at tilgå struktureret projekthukommelse og forbedre kodeforslag og forklaringer ved at bruge projekthistorik og terminologi.

  • Retrieval Augmented Generation (RAG)
    Forstærk LLM-drevne assistenter med opdaterede og relevante projektdata for mere nøjagtige og kontekststærke svar.

  • Sporing af projektfremskridt
    Hold et struktureret overblik over afsluttede opgaver, udestående problemer og igangværende arbejde, så AI-agenter kan opsummere eller rapportere projektstatus.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Sørg for, at forudsætningerne er installeret (f.eks. Node.js, Python efter behov).
  2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Tilføj Context Portal MCP-serveren med en konfiguration som:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Bekræft, at opsætningen er aktiv, og at MCP-serveren kan tilgås.

Claude

  1. Bekræft forudsætninger (såsom det nødvendige runtime).
  2. Åbn Claudes konfigurationsfil.
  3. Indsæt følgende JSON under MCP-servere:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Claude.
  5. Tjek forbindelsen for at sikre, at MCP-serveren kører.

Cursor

  1. Installer alle nødvendige afhængigheder.
  2. Rediger Cursor MCP-konfigurationsfilen.
  3. Tilføj Context Portal MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor IDE.
  5. Bekræft, at MCP-serveren er registreret og tilgængelig.

Cline

  1. Opfyld alle forudsætninger (se projektkrav).
  2. Find Clines MCP-serveres konfigurationssektion.
  3. Registrer Context Portal MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Cline.
  5. Valider, at MCP-serveren er aktiv.

Sikring af API-nøgler:
For at give API-nøgler sikkert, brug miljøvariabler. Her er et eksempel på, hvordan de kan inkluderes i din konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

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

{
  "context-portal": {
    "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 “context-portal” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Overblik

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Overblik
Liste over promptsIngen prompt-skabeloner fundet
Liste over ressourcerIngen eksplicitte ressourcer angivet
Liste over værktøjerIngen værktøjer angivet i serverlogik
Sikring af API-nøglerEksempel på miljøvariabler er inkluderet
Roots-understøttelseIkke specificeret
Sampling-understøttelse (mindre vigtigt)Ikke specificeret

Vores vurdering

Context Portal MCP (ConPort) giver et klart overblik og stærk beskrivelse af anvendelsestilfælde, men mangler eksplicit teknisk dokumentation for prompts, værktøjer og ressourcer i de offentligt tilgængelige filer. Opsætningsvejledningen og API-nøglevejledningen er nyttige. Samlet set er nytteværdien tydelig, men mere dybdegående serverdetaljer ville forbedre scoren.

MCP-tabelscore: 6/10

MCP-score

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har mindst ét værktøj
Antal forks47
Antal stjerner352

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Context Portal (ConPort) MCP-serveren?

Context Portal er en hukommelsesbank-MCP-server, der håndterer struktureret projektkontekst for AI-assistenter og udviklerværktøjer. Den fungerer som en projektspecifik knowledge graph, der muliggør Retrieval Augmented Generation (RAG) og kontekstbevidste AI-funktioner.

Hvad er de vigtigste anvendelsestilfælde for ConPort?

ConPort bruges til projektvidensstyring, kontekstbevidst AI-kodeassistance, Retrieval Augmented Generation (RAG) og sporing af projektfremskridt i udviklingsworkflows.

Hvordan sikrer jeg mine API-nøgler med ConPort?

Brug miljøvariabler til sikkert at angive API-nøgler i din MCP-serverkonfiguration. For eksempel: { "env": { "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}" } }

Hvordan integrerer ConPort med FlowHunt?

Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, forbind den til din AI-agent, og angiv ConPort MCP-serverdetaljerne i konfigurationspanelet ved hjælp af det angivne JSON-format. Dette gør det muligt for AI-agenten at få adgang til struktureret projektkontekst og hukommelse.

Følger der prompt-skabeloner eller indbyggede værktøjer med ConPort?

Der er ikke angivet prompt-skabeloner eller indbyggede værktøjer i den tilgængelige dokumentation eller serverlogik. Dens primære funktion er struktureret kontekstlagring og -hentning til projektspecifik AI-forstærkning.

Boost din AI-agents hukommelse med ConPort

Styrk dit udviklerteam med kontekstbevidst AI ved at integrere Context Portal MCP-serveren. Effektivisér projektvidensstyring og forbedr AI-drevne kodearbejdsgange.

Lær mere

Rememberizer MCP-server
Rememberizer MCP-server

Rememberizer MCP-server

Rememberizer MCP-serveren forbinder AI-assistenter og vidensstyring, hvilket muliggør semantisk søgning, samlet dokumenthentning og teamsamarbejde på tværs af S...

4 min læsning
AI Knowledge Management +4
DataHub MCP Server-integration
DataHub MCP Server-integration

DataHub MCP Server-integration

DataHub MCP Server forbinder FlowHunt AI-agenter med DataHub-metadataplatformen og muliggør avanceret dataopdagelse, lineage-analyse, automatiseret metadatahent...

4 min læsning
AI Metadata +6
StitchAI MCP Server
StitchAI MCP Server

StitchAI MCP Server

StitchAI MCP Server driver kontekstuel hukommelsesstyring for AI-agenter, hvilket gør dem i stand til effektivt at gemme, hente og organisere struktureret viden...

4 min læsning
MCP Server AI Tools +6