StitchAI MCP Server

StitchAI MCP Server

StitchAI MCP Server centraliserer AI-hukommelsesstyring, så agenter kan oprette, hente og organisere kontekst-rig viden for forbedret, langsigtet ræsonnement.

Hvad gør “StitchAI” MCP Server?

StitchAI MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), udviklet til at drive Stitch AI’s hukommelsesstyringssystem. Den fungerer som et decentraliseret vidensknudepunkt for AI og muliggør problemfri forbindelser mellem AI-assistenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester. Gennem denne server kan AI-agenter effektivt oprette, hente og administrere “hukommelser” — strukturerede informationsenheder, der forbedrer deres kontekstuelle bevidsthed og ræsonnementsevner. Ved at tilbyde et sæt værktøjer til hukommelsesoperationer strømliner StitchAI MCP Server arbejdsgange som lagring af indsigter, sporing af kontekstdata eller hentning af relevant information. Dette gør udviklere i stand til at bygge AI-løsninger, der er mere kontekstbevidste, interaktive og i stand til sofistikeret informationshåndtering.

Liste over Prompt-skabeloner

Der blev ikke fundet nogen prompt-skabeloner i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Ressourcer

Der blev ikke fundet nogen eksplicitte MCP “ressourcer” i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Værktøjer

  • createMemory: Giver AI-agenten mulighed for at oprette en ny hukommelse med specificeret indhold og metadata.
  • getMemory: Henter en specifik hukommelse via dens identifikator, så lagret information kan genkaldes.
  • listMemories: Lister alle tilgængelige hukommelser og giver et overblik over vidensbasen.
  • deleteMemory: Sletter en specifik hukommelse via dens identifikator, hvilket muliggør administration og udtynding af hukommelseslageret.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Langtidsholdbar kontekststyring: Giver AI-agenter mulighed for at gemme og genkalde information på tværs af flere interaktioner eller sessioner, hvilket forbedrer kontinuitet og brugeroplevelse.
  • Opbygning af agent-vidensbase: Hjælper udviklere med at bygge vedvarende vidensbaser for AI-agenter og støtter mere avanceret ræsonnement og kontekstsporing.
  • Dataannotering og lagring: Gør det nemt at indfange vigtige datapunkter eller annoteringer under samtaler, som kan hentes og refereres senere.
  • Samarbejdende hukommelse for multi-agent systemer: Gør det muligt for flere agenter at dele og administrere en fælles pulje af hukommelser, hvilket fremmer samarbejdende intelligens.
  • Udtynding og organisering af hukommelse: Tilbyder værktøjer til sletning og listning af hukommelser, hvilket muliggør effektiv administration og organisering af kontekstdata.

Sådan sætter du det op

Windsurf

  1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
  2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Tilføj StitchAI MCP Server til mcpServers sektionen med kommando og argumenter.
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Bekræft, at serveren kører og er tilgængelig.

Eksempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

  1. Sørg for, at Node.js er installeret.
  2. Find din Claude-konfigurationsfil.
  3. Indsæt StitchAI MCP Server-konfigurationen under mcpServers.
  4. Gem ændringer og genstart Claude.
  5. Bekræft, at serveren vises i Claudes værktøjsliste.

Eksempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

  1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er til stede.
  2. Åbn Cursor-indstillingerne eller konfigurationsfilen.
  3. Tilføj StitchAI MCP Server i mcpServers objektet.
  4. Gem og genstart Cursor.
  5. Test serverforbindelsen i Cursors interface.

Eksempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

  1. Bekræft, at Node.js er installeret.
  2. Rediger din Cline-konfigurationsfil.
  3. Inkluder StitchAI MCP Server i mcpServers.
  4. Gem filen og genstart Cline.
  5. Tjek, at StitchAI MCP Server er tilgængelig via Cline.

Eksempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til sikkert at indsætte API-nøgler eller hemmeligheder i din MCP-server-konfiguration.

Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

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:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion ved at bruge dette JSON-format:

{
  "stitchai-mcp": {
    "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 “stitchai-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 Prompt-skabelonerIngen fundet i dokumentation eller kode
Liste over RessourcerIngen fundet i dokumentation eller kode
Liste over VærktøjercreateMemory, getMemory, listMemories, deleteMemory
Sikring af API-nøgler.env.example til stede, brug vist ovenfor
Sampling support (mindre vigtigt ved vurdering)Ingen sampling support fundet

Vores vurdering

StitchAI MCP Server tilbyder et fokuseret sæt hukommelsesstyringsværktøjer og er nem at sætte op på tværs af platforme. Manglen på tydelige ressource- og promptdefinitioner samt manglende funktioner som sampling og rødder begrænser dog dens fleksibilitet til bredere MCP-arbejdsgange. Projektet er nyt og har indtil videre ringe fællesskab.

På en skala fra 0 til 10 scorer denne MCP 4 for kernefunktionalitet og klarhed, men mangler modenhed, udvidelsesmuligheder og udbredelse.

MCP-score

Har en LICENSE-fil⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet)
Har mindst ét værktøj
Antal forks0
Antal stjerner0

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er StitchAI MCP Server?

StitchAI MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP) med fokus på hukommelsesstyring for AI-agenter. Den gør det muligt for agenter at oprette, hente, liste og slette strukturerede 'hukommelser', hvilket muliggør langtidsholdbar kontekst, samarbejdende viden og forbedret ræsonnement.

Hvilke værktøjer er tilgængelige i StitchAI MCP Server?

StitchAI MCP Server tilbyder fire centrale værktøjer: createMemory (opret ny hukommelse), getMemory (hent hukommelse via ID), listMemories (liste alle lagrede hukommelser) og deleteMemory (fjern en hukommelse via ID).

Hvad er de vigtigste anvendelsesområder for StitchAI MCP Server?

Serveren muliggør langsigtet kontekststyring, vedvarende agent-vidensbaser, samarbejdende multi-agent hukommelse, dataannotering og effektiv hukommelsesudtynding — hvilket styrker avancerede, kontekstbevidste AI-arbejdsgange.

Hvordan sikrer jeg mine API-nøgler med StitchAI MCP Server?

Brug miljøvariabler i din konfiguration for at indsætte API-nøgler eller andre hemmeligheder sikkert. Se .env.example og eksempel-JSON i dokumentationen for korrekt opsætning.

Understøtter StitchAI MCP Server prompt- eller ressource-definitioner?

Nej. Den nuværende version tilbyder ikke eksplicitte prompt- eller ressource-definitioner, men fokuserer i stedet på hukommelseshandlinger.

Hvor modent er StitchAI MCP Server?

StitchAI MCP Server er et nyt projekt med begrænset fællesskab. Det scorer 4 ud af 10 for kernefunktionalitet og klarhed, men mangler udvidelsesmuligheder og bred anvendelse på nuværende tidspunkt.

Styrk din AI med StitchAI MCP Server

Giv dine AI-agenter et boost med StitchAI's avancerede hukommelsesværktøjer. Byg kontekstbevidste, samarbejdende AI-løsninger på FlowHunt i dag.

Lær mere

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...

3 min læsning
AI MCP +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
CRIC物业AI MCP Server
CRIC物业AI MCP Server

CRIC物业AI MCP Server

CRIC物业AI MCP Server forbinder AI-assistenter med ejendomsadministrationsdata, API'er og tjenester, hvilket muliggør automatisering og datadrevne arbejdsgange fo...

4 min læsning
AI Integration Property Management +3