Servidor MCP de Contexto LLM

¿Qué hace el Servidor MCP “LLM Context”?

El Servidor MCP de Contexto LLM es una herramienta diseñada para conectar sin problemas asistentes de IA con proyectos de código y texto externos, mejorando el flujo de trabajo de desarrollo a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Aprovechando los patrones .gitignore para una selección inteligente de archivos, permite a los desarrolladores inyectar contenido altamente relevante directamente en interfaces de chat LLM o utilizar un flujo de trabajo optimizado con el portapapeles. Esto permite realizar tareas como revisión de código, generación de documentación y exploración de proyectos de manera eficiente con asistencia de IA consciente del contexto. LLM Context es particularmente efectivo tanto para repositorios de código como para colecciones de documentos de texto, convirtiéndose en un puente versátil entre datos de proyecto y flujos de trabajo potenciados por IA.

Lista de Prompts

No se encontró información en el repositorio sobre plantillas de prompts definidas.

Lista de Recursos

No se mencionan recursos explícitos en los archivos o documentación proporcionados.

Lista de Herramientas

No hay un archivo server.py u otro equivalente que liste herramientas en la estructura visible del repositorio. No se encontró información sobre herramientas expuestas.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de Revisión de Código: Inyecta segmentos de código relevantes en interfaces LLM para asistir en revisiones de código automáticas o asistidas.
• Generación de Documentación: Permite que la IA acceda y resuma documentación directamente desde archivos del proyecto.
• Exploración de Proyectos: Ayuda a desarrolladores y agentes de IA a comprender rápidamente grandes bases de código o proyectos de texto mostrando archivos clave y esquemas.
• Flujo de Trabajo con Portapapeles: Permite a los usuarios copiar contenido hacia y desde el portapapeles para compartir rápidamente con LLMs, mejorando la productividad en flujos de trabajo basados en chat.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y Windsurf instalados.
2. Ubica el archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Agrega el Servidor MCP de Contexto LLM usando el siguiente fragmento JSON:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando si el servidor MCP aparece en Windsurf.

Claude

1. Instala Node.js y asegúrate de que Claude soporte la integración MCP.
2. Edita el archivo de configuración de Claude para incluir el servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Guarda el archivo y reinicia Claude.
4. Confirma que el servidor esté disponible en los ajustes MCP de Claude.

Cursor

1. Instala los prerrequisitos necesarios para el editor Cursor.
2. Abre el archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Agrega el Servidor MCP de Contexto LLM:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Verifica que el servidor MCP esté operativo.

Cline

1. Instala Node.js y Cline.
2. Edita la configuración de Cline para registrar el servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Guarda y reinicia Cline.
4. Comprueba que el servidor MCP sea accesible.

Protección de Claves API

Establece variables de entorno para proteger claves API y secretos. Ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${LLM_CONTEXT_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 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 usando este formato JSON:

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

Resumen

Según las dos tablas, este servidor MCP tiene un resumen sólido y buenas prácticas de seguridad, pero carece de documentación clara para prompts, recursos y herramientas. Por lo tanto, es más útil para flujos de trabajo básicos de compartición de contexto y requiere mayor documentación para aprovechar al máximo las funciones avanzadas de MCP.

Puntuación MCP