
LSP MCP Server Integration
LSP MCP Server forbinder Language Server Protocol (LSP)-servere til AI-assistenter og muliggør avanceret kodeanalyse, intelligent autofuldførelse, diagnostik og...
Lspace MCP Server forvandler spredte AI-samtaler til en vedvarende, søgbar vidensbase og muliggør problemfri deling af kontekst på tværs af udviklerværktøjer.
Lspace MCP Server er en open-source backend og selvstændig applikation, der implementerer Model Context Protocol (MCP). Den er designet til at eliminere friktion ved kontekstskift for udviklere ved at muliggøre indsamling af indsigter fra enhver AI-session, så de vedvarende er tilgængelige på tværs af forskellige værktøjer. Ved at forbinde AI-agenter og eksterne værktøjer til administrerede indholdsrepositories, forvandler Lspace spredte samtaler til vedvarende, søgbar viden. Den muliggør arbejdsgange som intelligent oprettelse af vidensbaser, kontekstberigelse for AI-assistenter og problemfri integration med værktøjer, der kan forespørge eller opdatere gemt viden. Lspace giver udviklere mulighed for at integrere og administrere vidensrepositories, hvilket fremmer forbedrede udviklerarbejdsgange og samarbejde.
Ingen prompt-skabeloner kunne identificeres fra de tilgængelige filer eller dokumentation.
Ingen eksplicitte MCP “ressourcer” er dokumenteret i de tilgængelige filer eller README.
Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner (f.eks. query_database, read_write_file, osv.) er dokumenteret eller nævnt i de tilgængelige filer eller dokumentation.
Ingen platformspecifikke instruktioner til Windsurf fundet i det tilgængelige materiale.
Ingen platformspecifikke instruktioner til Claude fundet i det tilgængelige materiale.
git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
cd lspace-server
npm install
npm run build
cp .env.example .env
# Rediger .env for at sætte OPENAI_API_KEY og andre variabler efter behov
cp config.example.json config.local.json
# Rediger config.local.json for at tilføje din GitHub PAT og repositories
{
"mcpServers": [
{
"command": "node",
"args": ["/faktisk/absolut/sti/til/din/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
}
]
}
Gem følsomme API-nøgler (som OPENAI_API_KEY
) i miljøvariabler. Eksempel på konfiguration:
{
"mcpServers": [
{
"command": "node",
"args": ["/sti/til/lspace-mcp-server.js"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "din-openai-api-nøgle"
},
"inputs": {}
}
]
}
Ingen platformspecifikke instruktioner til Cline fundet i det tilgængelige materiale.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:
{
"lspace-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://dinemcpserver.eksempel/stiltilmcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten bruge denne MCP som værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “lspace-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen dokumenteret |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen dokumenteret |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen dokumenteret |
Sikring af API-nøgler | ✅ | .env/.json |
Sampling-support (mindre vigtigt i vurdering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Baseret på niveauet af dokumentation, tilstedeværelsen af et klart overblik, fungerende opsætning og nogle brugsscenarier, men manglende værktøjs-, prompt-, ressource-, roots- og sampling-dokumentation, vil jeg vurdere denne MCP-server til 4/10 for fuldstændighed og udvikleroplevelse.
Har en LICENSE | ✅ |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 0 |
Antal stjerner | 1 |
Lspace MCP Server er en open-source backend applikation, der implementerer Model Context Protocol (MCP) for at indsamle, gemme og dele indsigter fra AI-sessioner. Den forvandler spredte samtaler til vedvarende, søgbar viden til brug på tværs af værktøjer og arbejdsgange.
Ved at integrere med AI-agenter og repositories eliminerer Lspace friktion fra kontekstskift, beriger AI-interaktioner med vedvarende kontekst, og gør indsigter tilgængelige på tværs af værktøjer, hvilket forbedrer effektivitet og samarbejde.
Lspace er ideel til oprettelse af vidensbaser fra AI-samtaler, berigelse af AI-assistenter med kontekstuel hukommelse, håndtering af kode- og dokumentationsrepositories som kontekst samt muliggør problemfri integration med flere arbejdsgangsværktøjer.
API-nøgler som OPENAI_API_KEY bør gemmes i miljøvariabler (f.eks. i en .env-fil eller 'env'-sektionen i din MCP-serverkonfiguration) i stedet for at blive hardkodet, hvilket sikrer bedre sikkerhed for dine legitimationsoplysninger.
Den nuværende dokumentation inkluderer ikke prompt-skabeloner eller eksplicitte værktøjsdefinitioner. Lspace fokuserer på videnspersistens, kontekststyring og repository-integration til AI-arbejdsgange.
Integrér Lspace MCP Server i din FlowHunt-arbejdsgang for at indsamle, gemme og dele viden på tværs af alle dine AI-værktøjer og sessioner.
LSP MCP Server forbinder Language Server Protocol (LSP)-servere til AI-assistenter og muliggør avanceret kodeanalyse, intelligent autofuldførelse, diagnostik og...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
LLM Context MCP Server forbinder AI-assistenter med eksterne kode- og tekstprojekter og muliggør kontekstbevidste workflows for kodegennemgang, dokumentationsge...