
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 ...
StitchAI MCP Server centraliserer AI-hukommelsesstyring, så agenter kan oprette, hente og organisere kontekst-rig viden for forbedret, langsigtet ræsonnement.
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.
Der blev ikke fundet nogen prompt-skabeloner i den tilgængelige dokumentation eller kode.
Der blev ikke fundet nogen eksplicitte MCP “ressourcer” i den tilgængelige dokumentation eller kode.
mcpServers
sektionen med kommando og argumenter.Eksempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"stitchai-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
.Eksempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"stitchai-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
objektet.Eksempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"stitchai-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
.Eksempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"stitchai-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
}
}
}
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}"
}
}
}
}
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-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.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | |
Liste over Prompt-skabeloner | ⛔ | Ingen fundet i dokumentation eller kode |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen fundet i dokumentation eller kode |
Liste over Værktøjer | ✅ | createMemory, getMemory, listMemories, deleteMemory |
Sikring af API-nøgler | ✅ | .env.example til stede, brug vist ovenfor |
Sampling support (mindre vigtigt ved vurdering) | ⛔ | Ingen sampling support fundet |
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.
Har en LICENSE-fil | ⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal forks | 0 |
Antal stjerner | 0 |
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.
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).
Serveren muliggør langsigtet kontekststyring, vedvarende agent-vidensbaser, samarbejdende multi-agent hukommelse, dataannotering og effektiv hukommelsesudtynding — hvilket styrker avancerede, kontekstbevidste AI-arbejdsgange.
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.
Nej. Den nuværende version tilbyder ikke eksplicitte prompt- eller ressource-definitioner, men fokuserer i stedet på hukommelseshandlinger.
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.
Giv dine AI-agenter et boost med StitchAI's avancerede hukommelsesværktøjer. Byg kontekstbevidste, samarbejdende AI-løsninger på FlowHunt i dag.
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
CRIC物业AI MCP Server forbinder AI-assistenter med ejendomsadministrationsdata, API'er og tjenester, hvilket muliggør automatisering og datadrevne arbejdsgange fo...