StitchAI MCP -palvelin

Mitä StitchAI MCP Server tekee?

StitchAI MCP Server on Model Context Protocol (MCP) -palvelimen toteutus, joka on suunniteltu tukemaan Stitch AI:n muistinhallintajärjestelmää. Se toimii hajautettuna tietokeskuksena tekoälylle, mahdollistaen saumattomat yhteydet tekoälyavustajien ja ulkoisten datalähteiden, APIen sekä palveluiden välillä. Tämän palvelimen avulla tekoälyagentit voivat tehokkaasti luoda, hakea ja hallita “muistoja” – jäsenneltyjä tietoja, jotka parantavat niiden kontekstuaalista ymmärrystä ja päättelykykyä. Tarjoamalla työkalut muistitoiminnoille StitchAI MCP Server virtaviivaistaa työnkulkuja, kuten oivallusten tallentamista, kontekstidatan seuraamista tai olennaisten tietojen hakua. Tämä mahdollistaa kehittäjille kontekstitietoisempien, vuorovaikutteisempien ja tiedonkäsittelyltään kehittyneempien tekoälyratkaisujen rakentamisen.

Prompt-listaus

Dokumentaatiossa tai koodissa ei löytynyt prompt-pohjia.

Resurssilistaus

Dokumentaatiossa tai koodissa ei löytynyt erillisiä MCP-resursseja.

Työkalujen listaus

• createMemory: Mahdollistaa tekoälyagentin luoda uuden muiston määritellyllä sisällöllä ja metatiedoilla.
• getMemory: Hakee tietyn muiston tunnisteen perusteella, mahdollistaen tallennetun tiedon palauttamisen.
• listMemories: Listaa kaikki saatavilla olevat muistot ja antaa yleiskatsauksen tallennetusta tietopohjasta.
• deleteMemory: Poistaa tietyn muiston tunnisteen perusteella, mahdollistaen muistivaraston hallinnan ja karsinnan.

Tämän MCP Serverin käyttötapaukset

• Pitkäkestoinen kontekstinhallinta: Mahdollistaa tekoälyagenteille tiedon tallennuksen ja palauttamisen useiden vuorovaikutusten tai istuntojen yli, parantaen jatkuvuutta ja käyttökokemusta.
• Agentin tietopohjan rakentaminen: Auttaa kehittäjiä rakentamaan pysyviä tietopohjia agenteille, mahdollistaen kehittyneemmän päättelyn ja kontekstiseurannan.
• Datan annotointi ja tallennus: Helpottaa tärkeiden datapisteiden tai merkintöjen keräämistä keskusteluissa, jotka voidaan hakea ja viitata myöhemmin.
• Yhteistyömuisti moniagenttijärjestelmissä: Mahdollistaa useiden agenttien yhteisen muistivarannon hallinnan, tukien yhteistyöllistä älykkyyttä.
• Muistin karsinta ja organisointi: Tarjoaa työkalut muistojen poistoon ja listaukseen, mahdollistaen tehokkaan kontekstidatan hallinnan ja organisoinnin.

Kuinka ottaa käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Node.js on asennettu järjestelmääsi.
2. Avaa Windsurf-konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää StitchAI MCP Server mcpServers-osioon komentoineen ja argumentteineen.
4. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Tarkista, että palvelin on käynnissä ja saavutettavissa.

Esimerkki JSON:

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

Claude

1. Varmista, että Node.js on asennettu.
2. Etsi Claude-konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää StitchAI MCP Server -määritys mcpServers-osion alle.
4. Tallenna muutokset ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on näkyvissä Clauden työkalulistassa.

Esimerkki JSON:

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

Cursor

1. Asenna Node.js, jos sitä ei ole jo asennettu.
2. Avaa Cursorin asetukset tai konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää StitchAI MCP Server mcpServers-objektiin.
4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Testaa palvelinyhteys Cursorin käyttöliittymästä.

Esimerkki JSON:

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

Cline

1. Varmista, että Node.js on asennettu.
2. Muokkaa Cline-konfiguraatiotiedostoa.
3. Lisää StitchAI MCP Server mcpServers-osioon.
4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Tarkista, että StitchAI MCP Server on käytettävissä Clinen kautta.

Esimerkki JSON:

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

API-avainten turvaaminen

Käytä ympäristömuuttujia API-avainten tai muiden salaisten tietojen turvalliseen syöttämiseen MCP-palvelimen asetuksiin.

Esimerkki:

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

Kuinka käyttää tätä MCP:tä FlowHunt-työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti flowhun ja liittämällä se tekoälyagenttiin:

Avaa MCP-komponentin konfigurointipaneeli klikkaamalla sitä. Lisää MCP-palvelimesi tiedot järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon seuraavalla JSON-muodolla:

{
  "stitchai-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun asetukset on tallennettu, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toiminnallisuuksia. Muista vaihtaa “stitchai-mcp” MCP-palvelimesi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Mielipiteemme

StitchAI MCP Server tarjoaa keskittyneen muistinhallintatyökalujen valikoiman ja on helppo ottaa käyttöön eri alustoilla. Selkeiden resurssi- ja prompt-määrittelyjen puute sekä ominaisuuksien, kuten näytteenoton ja rootien, puuttuminen rajoittavat kuitenkin sen joustavuutta laajemmissa MCP-työnkuluissa. Projekti on uusi eikä sillä ole vielä laajaa yhteisön käyttöä.

Arviointiasteikolla 0–10 tämä MCP saa 4 ydintoiminnoista ja selkeydestä, mutta kypsyys, laajennettavuus ja käyttöönotto ovat vielä puutteellisia.

MCP-pisteet