
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...
Forbind AI-agenter problemfrit med Momento Cache via Momento MCP Server for hurtige dataopslag, dynamisk kontekst og automatiseret cachehåndtering i FlowHunt.
Momento MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementering designet til at sikre problemfri integration mellem AI-assistenter og Momento Cache. Som en bro gør den det muligt for AI-systemer effektivt at interagere med Momento-cachingplatformen og udføre operationer som at hente, sætte og administrere cachedata. Ved at eksponere cache-relaterede operationer som MCP-værktøjer giver den udviklere mulighed for at berige AI-drevne workflows med realtidsdatahentning, cachehåndtering og ressourceoptimering. Denne funktionalitet er især fordelagtig til opgaver som dynamisk kontekstindsprøjtning, hurtige dataopslag og API-integrationer, hvilket i sidste ende forbedrer responsiviteten og intelligensen i AI-applikationer.
(Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.)
(Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret eller opført i repository.)
(Ingen eksplicit opsætning for Windsurf er angivet i repository.)
{
"mcpServers": {
"momento": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gomomento/mcp-momento"
],
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "din-api-nøgle",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "dit-cache-navn",
"DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
}
}
}
}
(Ingen eksplicit opsætning for Cursor er angivet i repository.)
(Ingen eksplicit opsætning for Cline er angivet i repository.)
{
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "din-api-nøgle",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "dit-cache-navn"
},
"inputs": {}
}
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. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:
{
"momento": {
"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 “momento” 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 Prompts | ⛔ | Ingen prompts/skabeloner nævnt |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer opført |
Liste over Værktøjer | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Brug af miljøvariabler vist |
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Blandt de to tabeller tilbyder Momento MCP Server et ligetil og nyttigt sæt cachehåndteringsværktøjer, men mangler avancerede MCP-funktioner som promptskabeloner, ressourcer eller sampling-support. For udviklere, der har brug for hurtige cache-operationer via MCP, er den praktisk, men dens omfang er i øjeblikket smalt.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal forks | 3 |
Antal stjerner | 2 |
Momento MCP Server er en Model Context Protocol-server, der forbinder AI-assistenter med Momento Cache og muliggør lynhurtig hentning, lagring og håndtering af cachedata som MCP-værktøjer i FlowHunt og andre AI-platforme.
Den tilbyder get (hent cacheværdi), set (gem værdi med valgfri TTL), list-caches (vis alle caches), create-cache (opret ny cache) og delete-cache (fjern en cache).
Typiske anvendelser inkluderer hurtig datahentning for AI-agenter, dynamisk kontekstindsprøjtning i prompts, automatiseret cache- og sessionhåndtering samt API-svarcache for at reducere latenstid og forbedre ydeevnen.
Brug altid miljøvariabler til at gemme følsomme nøgler. Sæt f.eks. 'MOMENTO_API_KEY' og 'MOMENTO_CACHE_NAME' som miljøvariabler i din konfiguration i stedet for at hardcode dem.
Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, og konfigurer Momento MCP Server-detaljerne i systemets MCP-konfigurationssektion med det angivne JSON-format. Dette gør det muligt for din AI-agent at få adgang til alle Momento cache-værktøjer.
Integrér Momento Cache i dine FlowHunt-flows for realtidskontekst, lynhurtig dataadgang og automatiseret cachehåndtering.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
ServiceNow MCP Server fungerer som bro mellem AI-assistenter som Claude og ServiceNow og muliggør effektiv datahentning, workflow-automatisering og ticket-håndt...
Monzo MCP Server forbinder AI-assistenter med din Monzo Bank-konto og muliggør sikker, programmerbar adgang til personlige bankdata til automatisering, rapporte...