Agentset MCP-Server

Was macht der “Agentset” MCP-Server?

Der Agentset MCP (Model Context Protocol) Server ist eine Open-Source-Plattform, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit agentischen Fähigkeiten ermöglicht. Sie erlaubt es KI-Assistenten, sich mit externen Datenquellen, APIs oder Services zu verbinden und so die Entwicklung intelligenter, dokumentbasierter Anwendungen zu vereinfachen. Als Brücke zwischen KI-Clients und kontextreichen Ressourcen ermöglicht der Agentset MCP-Server Aufgaben wie dynamisches Dokumenten-Retrieval, effizientes Datenmanagement und die Integration in individuelle Workflows. Dadurch können Entwickler robuste, kontextbewusste Lösungen mit gesteigerter Produktivität und Flexibilität erschaffen – unter Nutzung sowohl von KI als auch von realen Datenquellen für anspruchsvolle Anwendungsszenarien.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Templates werden in der verfügbaren Dokumentation oder den Repository-Dateien explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

Keine spezifischen Ressourcen (MCP Resources) werden in der verfügbaren Dokumentation oder den Repository-Dateien aufgezählt.

Liste der Tools

Keine expliziten Tools sind in der verfügbaren Dokumentation oder den Repository-Dateien gelistet oder beschrieben (z.B. server.py nicht vorhanden oder keine Tool-Liste in README).

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Entwickeln Sie schnell Anwendungen, die KI-generierte Antworten mit Kontext aus Dokumenten oder externen Quellen kombinieren, um die Relevanz und Genauigkeit der KI-Ausgaben zu verbessern.
• Entwicklung dokumentbasierter Anwendungen: Vereinfachen Sie die Erstellung intelligenter Apps, die auf große Dokumentenmengen zugreifen, diese verwalten und daraus Schlussfolgerungen ziehen können.
• API- und Datenquellenintegration: Dienen Sie als Brücke zwischen KI-Clients und APIs oder Datenbanken, um einen nahtlosen Zugang zu vielfältigen Daten für reichhaltigere, dynamische KI-Interaktionen zu ermöglichen.
• Individuelle Workflow-Automatisierung: Verbessern Sie Entwickler-Workflows durch die Integration KI-gesteuerter Automatisierung mit unternehmensspezifischen Ressourcen und Prozessen.
• Sicheres Teilen von Kontext: Sorgen Sie dafür, dass Kontextinformationen und Zugangsdaten (wie API-Schlüssel und Namespace-IDs) sicher über Umgebungsvariablen gehandhabt werden.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.

2. Besorgen Sie Ihren Agentset API-Schlüssel und Ihre Namespace-ID.

3. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.

4. Fügen Sie die Agentset MCP-Server-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.

6. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie die MCP-Server-Verbindung in der Windsurf-Oberfläche prüfen.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.

2. Besorgen Sie Ihren Agentset API-Schlüssel und Ihre Namespace-ID.

3. Suchen Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei.

4. Fügen Sie die folgende JSON-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
         }
       }
     }
   }
   

5. Speichern Sie und starten Sie Claude neu.

6. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server über die Admin-Tools von Claude läuft.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls nicht vorhanden.

2. Fordern Sie Ihren Agentset API-Schlüssel und Ihre Namespace-ID an.

3. Bearbeiten Sie Ihre Cursor-Konfigurationsdatei.

4. Fügen Sie dieses Snippet in den Abschnitt mcpServers ein:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. Änderungen speichern und Cursor neu starten.

6. Testen Sie die Verbindung, um sicherzustellen, dass sie aktiv ist.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.

2. Sichern Sie Ihren Agentset API-Schlüssel und Ihre Namespace-ID.

3. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.

4. Fügen Sie den Agentset MCP-Server wie folgt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. Speichern und Cline neu starten.

6. Überprüfen Sie die Verbindung im Systempanel von Cline.

Hinweis zur Sicherung der API-Schlüssel:
Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen für sensible Informationen wie AGENTSET_API_KEY und AGENTSET_NAMESPACE_ID.
Beispiel:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details mit folgendem JSON-Format ein:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z.B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Unsere Meinung

Das Agentset MCP-Server-Repository bietet einen klaren Überblick, Setup-Anleitung und Hinweise zur Sicherheit, aber es fehlen detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Für das Aufsetzen von Anwendungen ist es solide, doch in Sachen Funktionsvielfalt und Transparenz in der Nutzung eher eingeschränkt.

MCP-Score

Basierend auf den beiden Tabellen erhält der Agentset MCP-Server aktuell einen 4/10 für die MCP-Bereitschaft. Er bietet eine solide Grundlage und ein grundlegendes Setup, es fehlt jedoch an Dokumentation und expliziter Funktionsdarstellung (Prompts, Tools, Ressourcen), die für eine vollständige MCP-Nutzung und -Bewertung erforderlich wären.