Servidor Lspace MCP

¿Qué hace el Servidor “Lspace” MCP?

Lspace MCP Server es una aplicación backend y autónoma de código abierto que implementa el Model Context Protocol (MCP). Está diseñado para eliminar la fricción del cambio de contexto para los desarrolladores, permitiendo capturar insights de cualquier sesión de IA y hacerlos disponibles de forma persistente entre varias herramientas. Al conectar agentes de IA y herramientas externas a repositorios de contenido gestionados, Lspace convierte conversaciones dispersas en conocimiento persistente y buscable. Permite flujos de trabajo como la generación inteligente de bases de conocimiento, el enriquecimiento contextual para asistentes de IA y la integración fluida con herramientas que pueden consultar o actualizar el conocimiento almacenado. Lspace empodera a los desarrolladores para integrar y gestionar repositorios de conocimiento, facilitando flujos de trabajo de desarrollo y colaboración mejorados.

Lista de Prompts

No se pudieron identificar plantillas de prompts en los archivos o documentación proporcionados.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en los archivos disponibles ni en el README.

Lista de Herramientas

No se documentan ni listan definiciones de herramientas explícitas (por ejemplo, query_database, read_write_file, etc.) en los archivos o documentación disponibles.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Generación de Base de Conocimientos: Lspace permite capturar y almacenar insights y resultados de sesiones de IA, que pueden gestionarse como una base de conocimientos persistente.
• Asistencia de IA Contextual: Los desarrolladores pueden usar Lspace para enriquecer las interacciones de IA con contexto de conversaciones previas o repositorios, mejorando la precisión y relevancia.
• Gestión de Repositorios: Configurando conexiones con repositorios locales o de GitHub, Lspace ayuda a gestionar código y documentación como contexto para agentes de IA.
• Integración fluida de herramientas: Lspace pone los insights a disposición de varias herramientas, reduciendo el cambio de contexto y mejorando la eficiencia del flujo de trabajo.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se encontraron instrucciones específicas para Windsurf en los materiales proporcionados.

Claude

No se encontraron instrucciones específicas para Claude en los materiales proporcionados.

Cursor

1. Asegúrate de tener los prerrequisitos: Instala Node.js (LTS), npm y Git.
2. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. Instala las dependencias:

   npm install
   npm run build
   

4. Configura las variables de entorno:

   cp .env.example .env
   # Edita .env para establecer OPENAI_API_KEY y otras variables según sea necesario
   

5. Configura los repositorios y credenciales:

   cp config.example.json config.local.json
   # Edita config.local.json para añadir tu PAT de GitHub y tus repositorios
   

6. En Cursor, configura tu servidor MCP añadiendo este fragmento JSON (reemplaza la ruta con tu ruta real):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/ruta/absoluta/real/a/tu/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

Protección de claves API

Almacena las claves API sensibles (como OPENAI_API_KEY) en variables de entorno. Ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/ruta/a/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "tu-clave-api-openai"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

No se encontraron instrucciones específicas para Cline en los materiales proporcionados.

Cómo usar este MCP dentro de los flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flow 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:

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tu-servidor-mcp.ejemplo/ruta-del-mcp/url"
  }
}

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

Resumen

Según el nivel de documentación, la presencia de un resumen claro, configuración funcional y algunos detalles de casos de uso, pero con ausencia de documentación de herramientas, prompts, recursos, raíces y muestreo, calificaría este servidor MCP con un 4/10 en cuanto a completitud y experiencia para desarrolladores.

Puntuación MCP