
Rememberizer MCP-server
Rememberizer MCP-serveren forbinder AI-assistenter og vidensstyring, hvilket muliggør semantisk søgning, samlet dokumenthentning og teamsamarbejde på tværs af S...
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.
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.
Der er ikke nævnt nogen prompt-skabeloner i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.
Der er ikke eksplicit angivet MCP-ressourcer i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.
Der er ikke beskrevet eller angivet specifikke værktøjer fra server.py
eller anden serverlogik i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.
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.
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
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}"
}
}
}
}
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:
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.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Overblik | ✅ | |
Liste over prompts | ⛔ | Ingen prompt-skabeloner fundet |
Liste over ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer angivet |
Liste over værktøjer | ⛔ | Ingen værktøjer angivet i serverlogik |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel på miljøvariabler er inkluderet |
Roots-understøttelse | ⛔ | Ikke specificeret |
Sampling-understøttelse (mindre vigtigt) | ⛔ | Ikke specificeret |
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
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 47 |
Antal stjerner | 352 |
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.
ConPort bruges til projektvidensstyring, kontekstbevidst AI-kodeassistance, Retrieval Augmented Generation (RAG) og sporing af projektfremskridt i udviklingsworkflows.
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}" } }
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.
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.
Styrk dit udviklerteam med kontekstbevidst AI ved at integrere Context Portal MCP-serveren. Effektivisér projektvidensstyring og forbedr AI-drevne kodearbejdsgange.
Rememberizer MCP-serveren forbinder AI-assistenter og vidensstyring, hvilket muliggør semantisk søgning, samlet dokumenthentning og teamsamarbejde på tværs af S...
DataHub MCP Server forbinder FlowHunt AI-agenter med DataHub-metadataplatformen og muliggør avanceret dataopdagelse, lineage-analyse, automatiseret metadatahent...
StitchAI MCP Server driver kontekstuel hukommelsesstyring for AI-agenter, hvilket gør dem i stand til effektivt at gemme, hente og organisere struktureret viden...