Servidor StitchAI MCP

¿Qué hace el Servidor “StitchAI” MCP?

El Servidor StitchAI MCP es una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñada para potenciar el sistema de gestión de memoria de Stitch AI. Actúa como un centro de conocimiento descentralizado para la IA, permitiendo conexiones fluidas entre asistentes de IA y fuentes de datos externas, APIs y servicios. A través de este servidor, los agentes de IA pueden crear, recuperar y gestionar de manera eficiente “memorias”: piezas estructuradas de información que mejoran su conciencia contextual y capacidades de razonamiento. Al exponer un conjunto de herramientas para operaciones de memoria, el Servidor StitchAI MCP agiliza flujos de trabajo como almacenar ideas, rastrear datos contextuales o recuperar información relevante. Esto permite a los desarrolladores construir soluciones de IA más contextuales, interactivas y capaces de manejar información sofisticada.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompt en la documentación o código disponible.

Lista de Recursos

No se encontraron explícitamente “recursos” MCP en la documentación o código disponible.

Lista de Herramientas

• createMemory: Permite al agente de IA crear una nueva memoria con contenido y metadatos especificados.
• getMemory: Recupera una memoria específica por su identificador, permitiendo recordar información almacenada.
• listMemories: Lista todas las memorias disponibles, proporcionando una visión general de la base de conocimiento almacenada.
• deleteMemory: Elimina una memoria específica por su identificador, permitiendo gestionar y depurar el almacén de memoria.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Contexto a Largo Plazo: Permite a los agentes de IA almacenar y recordar información a través de múltiples interacciones o sesiones, mejorando la continuidad y experiencia del usuario.
• Construcción de Bases de Conocimiento para Agentes: Ayuda a los desarrolladores a construir bases de conocimiento persistentes para agentes de IA, soportando razonamiento avanzado y seguimiento de contexto.
• Anotación y Almacenamiento de Datos: Facilita la captura de datos importantes o anotaciones durante conversaciones, que pueden ser recuperadas y referenciadas posteriormente.
• Memoria Colaborativa para Sistemas Multiagente: Permite que múltiples agentes compartan y gestionen un conjunto común de memorias, promoviendo la inteligencia colaborativa.
• Depuración y Organización de la Memoria: Proporciona herramientas para eliminar y listar memorias, permitiendo una gestión y organización eficiente de los datos contextuales.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el Servidor StitchAI MCP a la sección mcpServers con el comando y los argumentos.
4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y accesible.

Ejemplo JSON:

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

Claude

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Ubica tu archivo de configuración de Claude.
3. Inserta la configuración del Servidor StitchAI MCP bajo mcpServers.
4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor aparece en la lista de herramientas de Claude.

Ejemplo JSON:

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

Cursor

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre la configuración o archivo de ajustes de Cursor.
3. Agrega el Servidor StitchAI MCP en el objeto mcpServers.
4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Prueba la conexión del servidor dentro de la interfaz de Cursor.

Ejemplo JSON:

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

Cline

1. Confirma que Node.js está instalado.
2. Edita tu archivo de configuración de Cline.
3. Incluye el Servidor StitchAI MCP en mcpServers.
4. Guarda el archivo y reinicia Cline.
5. Verifica que el Servidor StitchAI MCP sea accesible desde Cline.

Ejemplo JSON:

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

Protección de Claves API

Utiliza variables de entorno para inyectar de forma segura claves API o secretos en la configuración de tu servidor MCP.

Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Usando 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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor StitchAI MCP proporciona un conjunto enfocado de herramientas de gestión de memoria y es fácil de configurar en diferentes plataformas. Sin embargo, la falta de definiciones claras de recursos y prompts, así como características ausentes como muestreo y raíces, limita su flexibilidad para flujos de trabajo MCP más amplios. El proyecto es nuevo y tiene poca tracción en la comunidad hasta ahora.

En una escala de 0 a 10, este MCP obtiene un 4 por funcionalidad básica y claridad, pero carece de madurez, extensibilidad y adopción.

Puntuación MCP