Lspace MCP Server

Lspace MCP Server

Lspace MCP Server forvandler spredte AI-samtaler til en vedvarende, søgbar vidensbase og muliggør problemfri deling af kontekst på tværs af udviklerværktøjer.

Hvad gør “Lspace” MCP Server?

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.

Liste over Prompter

Ingen prompt-skabeloner kunne identificeres fra de tilgængelige filer eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP “ressourcer” er dokumenteret i de tilgængelige filer eller README.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner (f.eks. query_database, read_write_file, osv.) er dokumenteret eller nævnt i de tilgængelige filer eller dokumentation.

Brugsscenarier for denne MCP Server

  • Generering af vidensbase: Lspace muliggør indsamling og lagring af indsigter og output fra AI-sessioner, som kan administreres som en vedvarende vidensbase.
  • Kontekstuel AI-assistance: Udviklere kan bruge Lspace til at berige AI-interaktioner med kontekst fra tidligere samtaler eller repositories, hvilket forbedrer nøjagtighed og relevans.
  • Repository-styring: Ved at konfigurere forbindelser til lokale eller GitHub repositories hjælper Lspace med at administrere kode og dokumentation som kontekst for AI-agenter.
  • Problemfri værktøjsintegration: Lspace gør indsigter tilgængelige på tværs af flere værktøjer, reducerer kontekstskift og forbedrer arbejdsgangens effektivitet.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen platformspecifikke instruktioner til Windsurf fundet i det tilgængelige materiale.

Claude

Ingen platformspecifikke instruktioner til Claude fundet i det tilgængelige materiale.

Cursor

  1. Sørg for forudsætninger: Installer Node.js (LTS), npm og Git.
  2. Klon repository:
    git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
    cd lspace-server
    
  3. Installer afhængigheder:
    npm install
    npm run build
    
  4. Opsæt miljøvariabler:
    cp .env.example .env
    # Rediger .env for at sætte OPENAI_API_KEY og andre variabler efter behov
    
  5. Konfigurer repositories og legitimationsoplysninger:
    cp config.example.json config.local.json
    # Rediger config.local.json for at tilføje din GitHub PAT og repositories
    
  6. I Cursor, konfigurer din MCP-server ved at tilføje dette JSON-udsnit (udskift stien med din faktiske sti):
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "node",
          "args": ["/faktisk/absolut/sti/til/din/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
        }
      ]
    }
    

Sikring af API-nøgler

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": {}
    }
  ]
}

Cline

Ingen platformspecifikke instruktioner til Cline fundet i det tilgængelige materiale.

Sådan bruges denne MCP i flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over PrompterIngen dokumenteret
Liste over RessourcerIngen dokumenteret
Liste over VærktøjerIngen 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.


MCP-score

Har en LICENSE
Har mindst ét værktøj
Antal forks0
Antal stjerner1

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Lspace MCP Server?

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.

Hvordan forbedrer Lspace udvikleres 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.

Hvad er de primære brugsscenarier for Lspace MCP Server?

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.

Hvordan sikrer jeg mine API-nøgler med Lspace?

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.

Understøtter Lspace MCP Server prompt-skabeloner eller eksplicitte værktøjer?

Den nuværende dokumentation inkluderer ikke prompt-skabeloner eller eksplicitte værktøjsdefinitioner. Lspace fokuserer på videnspersistens, kontekststyring og repository-integration til AI-arbejdsgange.

Prøv Lspace MCP Server med FlowHunt

Integrér Lspace MCP Server i din FlowHunt-arbejdsgang for at indsamle, gemme og dele viden på tværs af alle dine AI-værktøjer og sessioner.

Lær mere

LSP MCP Server Integration
LSP MCP Server Integration

LSP MCP Server Integration

LSP MCP Server forbinder Language Server Protocol (LSP)-servere til AI-assistenter og muliggør avanceret kodeanalyse, intelligent autofuldførelse, diagnostik og...

4 min læsning
AI Code Intelligence +4
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
LLM Context MCP Server
LLM Context MCP Server

LLM Context MCP Server

LLM Context MCP Server forbinder AI-assistenter med eksterne kode- og tekstprojekter og muliggør kontekstbevidste workflows for kodegennemgang, dokumentationsge...

3 min læsning
AI MCP Server +5