Servidor Agentset MCP

¿Qué hace el Servidor “Agentset” MCP?

El Servidor Agentset MCP (Model Context Protocol) es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con capacidades agénticas. Permite que los asistentes de IA se conecten con fuentes de datos externas, APIs o servicios, simplificando el desarrollo de aplicaciones inteligentes basadas en documentos. Al funcionar como un puente entre clientes de IA y recursos ricos en contexto, el Servidor Agentset MCP habilita tareas como la recuperación dinámica de documentos, la gestión eficiente de datos y la integración con flujos de trabajo personalizados. Esto permite a los desarrolladores crear soluciones sólidas, conscientes del contexto, con mayor productividad y flexibilidad, aprovechando tanto la IA como fuentes de datos del mundo real para escenarios de aplicaciones avanzadas.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No se enumeran recursos específicos (Recursos MCP) en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

No se listan ni describen herramientas explícitas en la documentación o archivos del repositorio disponibles (por ejemplo, server.py no está presente o no hay lista de herramientas en README).

Usos de este Servidor MCP

• Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Desarrolla rápidamente aplicaciones que combinan respuestas generadas por IA con contexto recuperado desde documentos o fuentes externas, mejorando la relevancia y precisión de los resultados de IA.
• Desarrollo de aplicaciones basadas en documentos: Agiliza la creación de aplicaciones inteligentes que pueden acceder, gestionar y razonar sobre grandes conjuntos de documentos.
• Integración de APIs y fuentes de datos: Sirve como puente entre clientes de IA y APIs o bases de datos, permitiendo acceso fluido a datos diversos para interacciones de IA más ricas y dinámicas.
• Automatización de flujos de trabajo personalizados: Mejora los flujos de trabajo de los desarrolladores integrando automatización impulsada por IA con recursos y procesos específicos de la organización.
• Intercambio seguro de contexto: Garantiza que la información contextual y las credenciales (como claves API y IDs de espacio de nombres) se manejen de manera segura mediante variables de entorno.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.

2. Obtén tu clave API de Agentset y el ID de espacio de nombres.

3. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf.

4. Agrega la configuración del Servidor Agentset MCP:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.

6. Verifica la configuración comprobando la conexión al servidor MCP en la interfaz de Windsurf.

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.

2. Obtén tu clave API de Agentset y el ID de espacio de nombres.

3. Ubica tu archivo de configuración de Claude.

4. Añade la siguiente configuración JSON:

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

5. Guarda y reinicia Claude.

6. Confirma que el servidor MCP esté funcionando desde las herramientas de administración de Claude.

Cursor

1. Instala Node.js si no está presente.

2. Obtén tu clave API de Agentset y el ID de espacio de nombres.

3. Edita tu archivo de configuración de Cursor.

4. Inserta este fragmento en la sección mcpServers:

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

5. Guarda los cambios y reinicia Cursor.

6. Prueba la conexión para asegurarte de que esté activa.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté disponible.

2. Obtén tu clave API de Agentset y el ID de espacio de nombres.

3. Abre tu archivo de configuración de Cline.

4. Agrega el Servidor Agentset MCP de la siguiente manera:

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

5. Guarda y reinicia Cline.

6. Verifica la conexión en el panel del sistema de Cline.

Nota sobre la seguridad de las claves API:
Utiliza siempre variables de entorno para información sensible como AGENTSET_API_KEY y AGENTSET_NAMESPACE_ID.
Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP en los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “MCP-name” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) y reemplazar la URL por la URL de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El repositorio de Agentset MCP Server proporciona una visión general clara, instrucciones de configuración y orientación sobre seguridad, pero carece de documentación detallada sobre prompts, recursos y herramientas. Si bien es sólido para la configuración de la aplicación, es limitado en cuanto a transparencia de características y uso.

Puntuación MCP

Según las dos tablas, el Servidor Agentset MCP actualmente obtiene una puntuación de 4/10 para preparación MCP. Proporciona una base sólida y configuración básica pero carece de la documentación y exposición explícita de características (prompts, herramientas, recursos) necesarias para una utilización y evaluación completa de MCP.