LLM Context MCP -palvelin

LLM Context MCP -palvelin

Yhdistä tekoälyagentit koodi- ja tekstiprojekteihin saumattomasti LLM Context MCP -palvelimella—tehosta kehitystyönkulkuja turvallisella, kontekstirikkaalla ja automatisoidulla tuella.

Mitä “LLM Context” MCP -palvelin tekee?

LLM Context MCP -palvelin on työkalu, joka yhdistää tekoälyassistentit ulkoisiin koodi- ja tekstiprojekteihin saumattomasti, tehostaen kehityksen työnkulkua Model Context Protocolin (MCP) avulla. Hyödyntämällä .gitignore-kuvioita älykkääseen tiedostovalintaan, se mahdollistaa kehittäjille erittäin relevantin sisällön syöttämisen suoraan LLM-keskusteluihin tai sujuvan leikepöytätyönkulun käytön. Näin voidaan tehokkaasti toteuttaa tehtäviä, kuten koodiarviointi, dokumentaation generointi ja projektien tutkiminen kontekstitietoisella tekoälyavulla. LLM Context on erityisen tehokas sekä koodivarastoissa että tekstidokumenttikokoelmissa, tehden siitä monipuolisen sillan projektidatan ja tekoälypohjaisten työnkulkujen välillä.

Promptit

Arkistosta ei löydy tietoa määritellyistä promptipohjista.

Resurssit

Tarjotuissa tiedostoissa tai dokumentaatiossa ei mainita erillisiä resursseja.

Työkalut

Repositorion näkyvässä rakenteessa ei ole server.py:tä tai vastaavaa työkalulistaa. Tietoa käytettävissä olevista työkaluista ei löytynyt.

Käyttötapaukset tälle MCP-palvelimelle

  • Koodiarvioinnin automaatio: Syöttää relevantteja koodiosuuksia LLM-rajapintoihin automaattisten tai avustettujen koodiarviointien tueksi.
  • Dokumentaation generointi: Mahdollistaa tekoälyn pääsyn projektin dokumentaatioon ja sen tiivistämisen suoraan tiedostoista.
  • Projektin tutkiminen: Auttaa kehittäjiä ja tekoälyagentteja ymmärtämään nopeasti laajoja koodipohjia tai tekstiprojekteja nostamalla esiin keskeisiä tiedostoja ja rakenteita.
  • Leikepöytätyönkulku: Mahdollistaa sisällön kopioimisen leikepöydältä ja jakamisen LLM:ille nopeasti, parantaen tuottavuutta keskustelupohjaisessa työskentelyssä.

Käyttöönotto

Windsurf

  1. Varmista, että Node.js ja Windsurf on asennettu.
  2. Etsi Windsurfin asetustiedosto (esim. windsurf.config.json).
  3. Lisää LLM Context MCP -palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:
{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}
  1. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
  2. Varmista asennus tarkistamalla, että MCP-palvelin näkyy Windsurfissa.

Claude

  1. Asenna Node.js ja varmista, että Claude tukee MCP-integraatiota.
  2. Lisää MCP-palvelin Clauden asetustiedostoon:
{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}
  1. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude uudelleen.
  2. Varmista palvelimen näkyminen Clauden MCP-asetuksissa.

Cursor

  1. Asenna tarvittavat esivaatimukset Cursor-editorille.
  2. Avaa Cursorin MCP-asetustiedosto.
  3. Lisää LLM Context MCP -palvelin:
{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}
  1. Tallenna muutokset ja käynnistä Cursor uudelleen.
  2. Varmista MCP-palvelimen toimivuus.

Cline

  1. Asenna Node.js ja Cline.
  2. Muokkaa Clinen asetuksia rekisteröidäksesi MCP-palvelin:
{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}
  1. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
  2. Tarkista, että MCP-palvelin on nyt saavutettavissa.

API-avainten suojaaminen

Aseta ympäristömuuttujat API-avainten ja salaisuuksien suojaamiseksi. Esimerkki:

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

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se tekoälyagenttiin:

FlowHunt MCP flow

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Lisää järjestelmän MCP-asetuksiin palvelimen tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "llm-context": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna, jolla on pääsy kaikkiin sen toimintoihin ja ominaisuuksiin. Muista muuttaa “llm-context” MCP-palvelimesi oikeaksi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.


Yhteenveto

OsioSaatavuusLisätiedot/huomiot
Yhteenveto
PromptitEi tietoa löytynyt
ResurssitEi tietoa löytynyt
TyökalutEi tietoa löytynyt
API-avainten suojausEsimerkki ympäristömuuttujasta annettu
Näytteenotto (ei arvioinnissa olennainen)Ei tietoa löytynyt

Näiden taulukoiden perusteella MCP-palvelimessa on hyvä yleiskuvaus ja tietoturvakäytännöt, mutta siltä puuttuu selkeä dokumentaatio promteista, resursseista ja työkaluista. Näin ollen se soveltuu parhaiten peruskontekstin jakamisen työnkulkuihin ja vaatii lisädokumentaatiota MCP:n kehittyneempien ominaisuuksien hyödyntämiseksi täysimääräisesti.

MCP-pisteet

Onko LICENSE✅ (Apache-2.0)
Onko vähintään yksi työkalu
Haarukoiden määrä18
Tähtien määrä231

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on LLM Context MCP -palvelin?

LLM Context MCP -palvelin yhdistää tekoälyagentit ulkoisiin koodi- ja tekstiprojekteihin mahdollistaen älykkään kontekstivalinnan .gitignore-kuvioiden avulla sekä edistyneet työnkulut, kuten koodiarvioinnin, dokumentaation generoinnin ja projektin tutkimisen suoraan LLM-keskusteluliittymissä.

Mitkä ovat tämän MCP-palvelimen tärkeimmät käyttötapaukset?

Keskeisiä käyttötapauksia ovat koodiarvioinnin automaatio, dokumentaation generointi, nopea projektin tutkiminen sekä leikepöydän kautta tapahtuva sisällön jakaminen LLM:ille tuottavuuden parantamiseksi keskustelupohjaisissa työnkuluissa.

Miten konfiguroin LLM Context MCP -palvelimen API-avaimet turvallisesti?

Aseta ympäristömuuttujat API-avaimillesi (esim. LLM_CONTEXT_API_KEY) ja viittaa niihin MCP-palvelimen asetuksissa, jotta avaimet eivät päädy lähdekoodiin tai asetustiedostoihin.

Sisältyykö palvelimeen promptipohjia tai sisäänrakennettuja työkaluja?

Ei, nykyisestä versiosta puuttuvat määritellyt promptit ja erilliset työkalut, joten se sopii peruskontekstin jakamiseen, mutta vaatii lisämuokkausta edistyneempiä ominaisuuksia varten.

Millä lisenssillä LLM Context MCP -palvelin julkaistaan?

Tämä palvelin on avoimen lähdekoodin ja lisensoitu Apache-2.0-lisenssillä.

Miten käytän LLM Context MCP -palvelinta FlowHuntissa?

Lisää MCP-komponentti FlowHunt-työnkulkuusi, syötä MCP-palvelimen tiedot asetuspaneeliin annetulla JSON-muodolla ja yhdistä se tekoälyagenttiin saadaksesi tehostettua, kontekstitietoista automaatiota.

Tehosta tekoälytyönkulkuasi LLM Context MCP:llä

Integroi LLM Context MCP -palvelin FlowHuntiin älykkääseen, kontekstitietoiseen automaatioon koodaus- ja dokumentaatioprosesseissasi.

Lue lisää

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelin toimii siltana tekoälyagenttien ja ulkoisten tietolähteiden, APIen ja palveluiden välillä, mahdollistaen FlowHunt-käyttäjil...

3 min lukuaika
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) -palvelin
Model Context Protocol (MCP) -palvelin

Model Context Protocol (MCP) -palvelin

Model Context Protocol (MCP) -palvelin yhdistää tekoälyavustajat ulkoisiin tietolähteisiin, API-rajapintoihin ja palveluihin, mahdollistaen sujuvan monimutkaist...

2 min lukuaika
AI MCP +4
Box MCP -palvelimen integrointi
Box MCP -palvelimen integrointi

Box MCP -palvelimen integrointi

Box MCP -palvelin mahdollistaa saumattoman FlowHuntin ja Boxin yhdistämisen, jolloin tekoälypohjaiset työnkulut voivat hakea, analysoida, hallita ja automatisoi...

3 min lukuaika
AI Box +6