Integración del Servidor MCP de Boost.space

¿Qué hace el Servidor MCP de “Boost.space”?

El Servidor MCP de Boost.space actúa como un puente entre los asistentes de IA y la API REST de Boost.Space, permitiendo que clientes MCP (como Claude Desktop) interactúen con la plataforma de Boost.Space. Al servir de proxy para la API de Boost.Space, posibilita que herramientas impulsadas por IA realicen diversas operaciones como consultar bases de datos, gestionar archivos o interactuar con servicios externos disponibles a través de Boost.Space. Esto mejora los flujos de trabajo de los desarrolladores al centralizar el acceso a recursos organizacionales, automatizar tareas repetitivas y facilitar la integración fluida entre modelos de IA y datos o flujos de negocio estructurados.

Lista de Prompts

No hay plantillas de prompt documentadas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listan ni describen recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

No se describen ni listan herramientas en la documentación o índice de código del repositorio.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Acceso a datos de Boost.Space: Permite a los agentes de IA recuperar y trabajar con datos almacenados en la plataforma Boost.Space, facilitando análisis o informes automatizados.
• Integración con asistentes de IA: Funciona como backend para clientes de IA de escritorio (p.ej., Claude Desktop) para interactuar con datos organizacionales de manera segura y eficiente.
• Proxy API: Proporciona una forma estandarizada para que los clientes de IA accedan a los endpoints de la API REST de Boost.Space sin manejar directamente credenciales o lógica HTTP.
• Flujos de trabajo de desarrollo optimizados: Simplifica la conexión de interfaces potenciadas por LLM con operaciones y datos empresariales, reduciendo el esfuerzo manual de integración.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones explícitas de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Asegúrate de tener Python y las dependencias necesarias instaladas.
2. Instala el servidor MCP de Boost.space:

   pip install boostspace-mcp
   

3. En la configuración de Claude Desktop, añade lo siguiente a tu objeto mcpServers:

   "mcpServers": {
     "boostspace": {
       "command": "python",
       "args": ["-m","boostspace_mcp.server"],
       "env": {
         "BOOSTSPACE_API_BASE": "{{API_PATH}}",
         "BOOSTSPACE_TOKEN": "{{TOKEN}}"
       },
       "transport": "stdio"
     }
   }
   

4. Reinicia Claude Desktop para cargar el nuevo servidor MCP.
5. Define tus claves API (BOOSTSPACE_API_BASE y BOOSTSPACE_TOKEN) usando variables de entorno como se muestra en la configuración arriba.

Cursor

No se proporcionan instrucciones explícitas de configuración para Cursor en el repositorio.

Cline

No se proporcionan instrucciones explícitas de configuración para Cline en el repositorio.

Ejemplo de Seguridad para Claves API:

"env": {
  "BOOSTSPACE_API_BASE": "https://api.boost.space/v1",
  "BOOSTSPACE_TOKEN": "your-api-token"
}

Usa variables de entorno para mantener seguras tus credenciales API.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso del MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo con 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 usando este formato JSON:

{
  "boostspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “boostspace” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

¿El servidor soporta Roots? Desconocido (no documentado)
¿El servidor soporta Sampling? Desconocido (no documentado)

Nuestra opinión

El Servidor MCP de Boost.space ofrece una configuración básica clara para Claude Desktop, pero carece de documentación sobre plantillas de prompt, recursos y herramientas MCP. Es útil como referencia para hacer de proxy entre una API y asistentes de IA, pero se beneficiaría de una documentación y listado de funciones más completo.

Puntuación MCP