Servidor MCP Context Portal (ConPort)

¿Qué hace el servidor MCP “Context Portal”?

Context Portal (ConPort) es un servidor MCP banco de memoria diseñado para potenciar asistentes de IA y herramientas de desarrollo dentro de los IDEs gestionando el contexto estructurado de los proyectos. Actuando como un grafo de conocimiento específico del proyecto, ConPort habilita una potente Generación Aumentada por Recuperación (RAG), permitiendo que la IA acceda y utilice rápidamente información relevante del proyecto. Almacena datos importantes del proyecto como decisiones, tareas, progreso, patrones arquitectónicos, glosarios y especificaciones de manera estructurada. Esto ayuda a los asistentes de IA a proporcionar respuestas más precisas y conscientes del contexto, mejorando los flujos de trabajo de desarrollo al hacer que el conocimiento del proyecto sea fácilmente buscable y accionable.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en los archivos del repositorio disponibles ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se listan recursos MCP explícitos en los archivos del repositorio disponibles ni en la documentación.

Lista de Herramientas

No se describen ni listan herramientas específicas en server.py u otra lógica del servidor en los archivos del repositorio disponibles ni en la documentación.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión del Conocimiento del Proyecto
  Almacena y recupera decisiones clave del proyecto, glosarios, especificaciones y patrones arquitectónicos, permitiendo que los asistentes de IA proporcionen orientación y contexto específicos del proyecto.

• Asistencia de Codificación IA Consciente del Contexto
  Permite a los asistentes de IA dentro de los IDEs acceder a la memoria estructurada del proyecto, mejorando las sugerencias de código y explicaciones al aprovechar el historial y la terminología del proyecto.

• Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
  Mejora los asistentes potenciados por LLM proporcionándoles datos de proyecto actualizados y relevantes para respuestas más precisas y ricas en contexto.

• Seguimiento del Progreso del Proyecto
  Mantén un registro estructurado de tareas completadas, problemas pendientes y trabajo en curso, para que los agentes de IA puedan resumir o informar el estado del proyecto.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que los prerrequisitos estén instalados (por ejemplo, Node.js, Python según sea necesario).
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el Servidor MCP Context Portal con una configuración similar a:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que la configuración esté activa y que el servidor MCP sea accesible.

Claude

1. Confirma los prerrequisitos (como el runtime requerido).
2. Abre el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta el siguiente fragmento JSON bajo servidores MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Claude.
5. Comprueba la conectividad para asegurarte de que el servidor MCP esté en funcionamiento.

Cursor

1. Instala las dependencias requeridas.
2. Edita el archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Añade el Servidor MCP Context Portal:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia el IDE Cursor.
5. Confirma que el servidor MCP esté registrado y disponible.

Cline

1. Cumple con todos los prerrequisitos (consulta los requisitos del proyecto).
2. Busca la sección de configuración de servidores MCP de Cline.
3. Registra el servidor MCP Context Portal:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Cline.
5. Valida que el servidor MCP esté activo.

Asegurar las claves API:
Para proporcionar claves API de manera segura, utiliza variables de entorno. Aquí tienes un ejemplo de cómo incluirlas en tu configuración:

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo 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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "context-portal": {
    "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 “context-portal” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Context Portal MCP (ConPort) ofrece una visión clara y una articulación sólida de casos de uso, pero carece de documentación técnica explícita sobre prompts, herramientas y recursos en los archivos públicos disponibles. Las instrucciones de configuración y la guía sobre claves API son útiles. En general, su utilidad es evidente, pero detalles más profundos del servidor mejorarían su puntuación.

Valoración de la tabla MCP: 6/10

Puntuación MCP