Lspace MCP Server

Was macht der „Lspace“ MCP Server?

Der Lspace MCP Server ist eine Open-Source-Backend- und Standalone-Anwendung, die das Model Context Protocol (MCP) implementiert. Sein Ziel ist es, Reibungsverluste beim Kontextwechsel für Entwickler zu beseitigen, indem Erkenntnisse aus jeder KI-Sitzung erfasst und dauerhaft in verschiedenen Tools verfügbar gemacht werden. Durch die Verbindung von KI-Agenten und externen Tools mit verwalteten Inhalts-Repositories verwandelt Lspace verstreute Konversationen in dauerhaftes, durchsuchbares Wissen. Damit ermöglicht er Workflows wie intelligente Wissensdatenbank-Generierung, Kontextanreicherung für KI-Assistenten und nahtlose Integration mit Tools, die gespeichertes Wissen abfragen oder aktualisieren können. Lspace gibt Entwicklern die Möglichkeit, Wissens-Repositories zu integrieren und zu verwalten – für verbesserte Entwicklungs-Workflows und bessere Zusammenarbeit.

Liste der Prompts

In den bereitgestellten Dateien oder der Dokumentation konnten keine Prompt-Vorlagen identifiziert werden.

Liste der Ressourcen

In den verfügbaren Dateien oder dem README sind keine expliziten MCP-“Ressourcen” dokumentiert.

Liste der Tools

In den verfügbaren Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten Tool-Definitionen (z. B. query_database, read_write_file, usw.) dokumentiert oder aufgelistet.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Wissensdatenbank-Generierung: Lspace ermöglicht das Erfassen und Speichern von Erkenntnissen und Ausgaben aus KI-Sitzungen, die als dauerhafte Wissensbasis verwaltet werden können.
• Kontextuelle KI-Unterstützung: Entwickler können Lspace nutzen, um KI-Interaktionen mit Kontext aus vergangenen Konversationen oder Repositories anzureichern und so die Genauigkeit und Relevanz zu steigern.
• Repository-Management: Durch Konfiguration von Verbindungen zu lokalen oder GitHub-Repositories hilft Lspace, Code und Dokumentation als Kontext für KI-Agenten zu verwalten.
• Nahtlose Tool-Integration: Lspace macht Erkenntnisse über mehrere Tools hinweg verfügbar, reduziert Kontextwechsel und verbessert die Effizienz im Workflow.

Wie wird er eingerichtet

Windsurf

Für Windsurf wurden in den bereitgestellten Materialien keine plattformspezifischen Anweisungen gefunden.

Claude

Für Claude wurden in den bereitgestellten Materialien keine plattformspezifischen Anweisungen gefunden.

Cursor

1. Voraussetzungen sicherstellen: Installieren Sie Node.js (LTS), npm und Git.
2. Repository klonen:

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. Abhängigkeiten installieren:

   npm install
   npm run build
   

4. Umgebungsvariablen einrichten:

   cp .env.example .env
   # Bearbeiten Sie .env, um OPENAI_API_KEY und weitere Variablen zu setzen
   

5. Repositories und Zugangsdaten konfigurieren:

   cp config.example.json config.local.json
   # Bearbeiten Sie config.local.json, um Ihr GitHub PAT und Repositories hinzuzufügen
   

6. In Cursor Ihren MCP Server konfigurieren, indem Sie dieses JSON-Snippet hinzufügen (ersetzen Sie den Pfad durch Ihren tatsächlichen Pfad):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/absoluter/pfad/zu/ihrem/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

API-Schlüssel absichern

Speichern Sie sensible API-Schlüssel (wie OPENAI_API_KEY) als Umgebungsvariablen. Beispielkonfiguration:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/pfad/zu/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "ihr-openai-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Für Cline wurden in den bereitgestellten Materialien keine plattformspezifischen Anweisungen gefunden.

Wie kann man dieses MCP in Flows nutzen

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System-MCP-Konfiguration“ tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers in diesem JSON-Format ein:

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://ihrmcpserver.beispiel/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, „lspace-mcp“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit der Ihres Servers zu überschreiben.

Übersicht

Basierend auf dem Dokumentationsstand, einer klaren Übersicht, funktionierendem Setup und einigen Use-Case-Details, jedoch fehlender Dokumentation zu Tools, Prompts, Ressourcen, Roots und Sampling, bewerte ich diesen MCP Server mit 4/10 hinsichtlich Vollständigkeit und Entwicklerfreundlichkeit.

MCP-Score