Momento MCP Server
Verbinden Sie KI-Agenten nahtlos mit Momento Cache über den Momento MCP Server für schnelle Datenabfragen, dynamischen Kontext und Cache-Automatisierung in FlowHunt.

Was macht der “Momento” MCP Server?
Der Momento MCP Server ist eine Implementation des Model Context Protocols (MCP), die eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und Momento Cache ermöglicht. Als Brücke erlaubt er es KI-Systemen, effizient mit der Momento Caching-Plattform zu interagieren und Operationen wie das Abrufen, Setzen und Verwalten von Cache-Daten durchzuführen. Indem cachebezogene Operationen als MCP-Tools bereitgestellt werden, können Entwickler KI-gestützte Workflows mit Echtzeit-Datenzugriff, Cache-Management und Ressourcenoptimierung aufwerten. Dies ist besonders vorteilhaft für Aufgaben wie dynamische Kontexteinbindung, schnelle Datenabfragen und API-Integrationen und steigert letztlich die Reaktionsfähigkeit und Intelligenz von KI-Anwendungen.
Liste der Prompts
(Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.)
Liste der Ressourcen
(Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen im Repository dokumentiert oder gelistet.)
Liste der Tools
- get
- Ruft den im Cache gespeicherten Wert für einen bestimmten Schlüssel ab. Gibt einen Treffer mit Wert, einen Fehlertreffer (miss) bei Nichtfinden oder einen Fehler bei Problemen zurück.
- set
- Setzt einen Wert im Cache mit optionaler Lebensdauer (TTL). Überschreibt vorhandene Werte für denselben Schlüssel.
- list-caches
- Listet die Namen aller Caches in Ihrem Momento-Konto auf.
- create-cache
- Erstellt einen neuen Cache in Ihrem Momento-Konto.
- delete-cache
- Entfernt einen angegebenen Cache aus Ihrem Momento-Konto.
Anwendungsfälle dieses MCP Servers
- Schneller Datenabruf
- KI-Assistenten können häufig genutzte Daten blitzschnell aus dem Cache abrufen, was Latenz und API-Aufrufe minimiert.
- Dynamische Kontexteinbindung
- Cache-Werte können dynamisch in KI-Prompts eingebettet werden und ermöglichen so kontextbewusste Antworten und Aktionen.
- Automatisiertes Cache-Management
- Entwickler können das Erstellen, Löschen und Auflisten von Caches direkt automatisieren – über MCP-fähige Agenten und damit Infrastrukturaufgaben vereinfachen.
- Session- oder Statusverwaltung
- Sitzungsdaten, Benutzereinstellungen oder kurzlebige Status für konversationelle oder interaktive Anwendungen speichern und abrufen.
- API-Rate-Limiting und Response-Caching
- Den Cache als Zwischenschicht für API-Antworten nutzen, um redundante externe Aufrufe zu minimieren und die Performance zu steigern.
Einrichtung
Windsurf
(Im Repository ist keine explizite Einrichtung für Windsurf dokumentiert.)
Claude
- Erhalten Sie einen Momento API-Schlüssel aus der Momento Console.
- Öffnen Sie Ihre Claude Desktop-Konfiguration.
- Fügen Sie den Momento MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:
{ "mcpServers": { "momento": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@gomomento/mcp-momento" ], "env": { "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key", "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name", "DEFAULT_TTL_SECONDS": 60 } } } }
- Speichern Sie und starten Sie Claude neu.
- Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie versuchen, die MCP-Tools innerhalb von Claude zu verwenden.
Cursor
(Im Repository ist keine explizite Einrichtung für Cursor dokumentiert.)
Cline
(Im Repository ist keine explizite Einrichtung für Cline dokumentiert.)
API-Schlüssel absichern
- Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um sensible Informationen wie API-Schlüssel zu speichern.
{ "env": { "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key", "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name" }, "inputs": {} }
Wie verwendet man 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. Im Bereich System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:
{
"momento": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen verwenden. Denken Sie daran, “momento” auf den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.
Übersicht
Abschnitt | Verfügbar | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompts/Vorlagen erwähnt |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten Ressourcen gelistet |
Liste der Tools | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache |
Absicherung von API-Schlüsseln | ✅ | Verwendung von Umgebungsvariablen gezeigt |
Sampling-Unterstützung (weniger relevant) | ⛔ | Nicht erwähnt |
Vergleicht man beide Tabellen, bietet der Momento MCP Server einen unkomplizierten und nützlichen Satz an Cache-Management-Tools, es fehlen jedoch fortgeschrittene MCP-Funktionen wie Prompt-Vorlagen, Ressourcen oder Sampling-Unterstützung. Für Entwickler, die schnelle Cache-Operationen via MCP benötigen, ist er praktisch, sein Funktionsumfang ist derzeit jedoch begrenzt.
MCP-Score
Hat eine LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 3 |
Anzahl Stars | 2 |
Häufig gestellte Fragen
- Was ist der Momento MCP Server?
Der Momento MCP Server ist ein Model Context Protocol Server, der KI-Assistenten mit dem Momento Cache verbindet und den schnellen Abruf, die Speicherung und Verwaltung von Cache-Daten als MCP-Tools in FlowHunt und anderen KI-Plattformen ermöglicht.
- Welche Tools stellt der Momento MCP Server bereit?
Er bietet get (Cache-Wert abrufen), set (Wert mit optionaler TTL speichern), list-caches (alle Caches auflisten), create-cache (neuen Cache erstellen) und delete-cache (Cache entfernen).
- Welche Anwendungsfälle gibt es für diesen MCP Server?
Typische Einsatzgebiete sind der schnelle Datenabruf für KI-Agenten, dynamische Kontexteinbindung in Prompts, automatisiertes Cache- und Sitzungsmanagement sowie API-Response-Caching zur Reduzierung von Latenz und Verbesserung der Performance.
- Wie kann ich meine Momento API-Schlüssel absichern?
Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen zur Speicherung sensibler Schlüssel. Setzen Sie beispielsweise 'MOMENTO_API_KEY' und 'MOMENTO_CACHE_NAME' in Ihrer Konfiguration als Umgebungsvariablen anstatt sie fest einzutragen.
- Wie nutze ich den Momento MCP Server in FlowHunt?
Fügen Sie die MCP-Komponente Ihrem FlowHunt-Flow hinzu und konfigurieren Sie die Momento MCP Server-Details im System-MCP-Konfigurationsbereich mit dem bereitgestellten JSON-Format. So kann Ihr KI-Agent alle Momento Cache-Tools nutzen.
Steigern Sie Ihre KI mit dem Momento MCP Server
Integrieren Sie Momento Cache in Ihre FlowHunt-Flows für Echtzeit-Kontext, blitzschnellen Datenzugriff und automatisiertes Cache-Management.