Intégration du serveur MCP Boost.space

À quoi sert le serveur MCP “Boost.space” ?

Le serveur MCP Boost.space fait office de passerelle entre les assistants IA et l’API REST Boost.Space, permettant aux clients MCP (tels que Claude Desktop) d’interagir avec la plateforme Boost.Space. En faisant office de proxy pour l’API Boost.Space, il permet aux outils IA d’effectuer diverses opérations, telles que l’interrogation de bases de données, la gestion de fichiers ou l’interaction avec des services externes disponibles via Boost.Space. Cela améliore les workflows des développeurs en centralisant l’accès aux ressources organisationnelles, en automatisant les tâches répétitives et en facilitant l’intégration fluide entre les modèles IA et les données ou workflows métiers structurés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée ou décrite dans le dépôt.

Liste des outils

Aucun outil n’est décrit ou listé dans la documentation ou l’index du code du dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Accès aux données Boost.Space : Permet aux agents IA de récupérer et exploiter les données stockées sur la plateforme Boost.Space, facilitant l’analyse ou le reporting automatisé.
• Intégration avec des assistants IA : Sert de backend pour les clients IA desktop (ex : Claude Desktop) afin d’interagir avec les données organisationnelles de manière sécurisée et efficace.
• Proxy API : Fournit un moyen standardisé pour les clients IA d’accéder aux endpoints de l’API REST Boost.Space sans gérer directement les identifiants ni la logique HTTP.
• Workflows développeur simplifiés : Simplifie la connexion d’interfaces pilotées par LLM aux opérations métier et aux données, réduisant l’effort d’intégration manuelle.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction de configuration explicite pour Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Vérifiez que Python et les dépendances requises sont installés.
2. Installez le serveur MCP Boost.space :

   pip install boostspace-mcp
   

3. Dans la configuration de Claude Desktop, ajoutez le bloc suivant dans l’objet mcpServers :

   "mcpServers": {
     "boostspace": {
       "command": "python",
       "args": ["-m","boostspace_mcp.server"],
       "env": {
         "BOOSTSPACE_API_BASE": "{{API_PATH}}",
         "BOOSTSPACE_TOKEN": "{{TOKEN}}"
       },
       "transport": "stdio"
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude Desktop pour charger le nouveau serveur MCP.
5. Définissez vos clés API (BOOSTSPACE_API_BASE et BOOSTSPACE_TOKEN) via des variables d’environnement comme illustré ci-dessus.

Cursor

Aucune instruction de configuration explicite pour Cursor n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction de configuration explicite pour Cline n’est fournie dans le dépôt.

Exemple de sécurisation des clés API :

"env": {
  "BOOSTSPACE_API_BASE": "https://api.boost.space/v1",
  "BOOSTSPACE_TOKEN": "votre-api-token"
}

Utilisez les variables d’environnement pour garder vos identifiants API en sécurité.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "boostspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/chemindumcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “boostspace” par le nom réel de votre serveur MCP et d’indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Synthèse

Le serveur prend-il en charge Roots ? Inconnu (non documenté)
Le serveur prend-il en charge Sampling ? Inconnu (non documenté)

Notre avis

Le serveur MCP Boost.space fournit une configuration de base claire pour Claude Desktop, mais manque de documentation sur les modèles de prompt MCP, ressources et outils. Il est adapté comme référence pour le proxy d’une API vers des assistants IA, mais gagnerait à bénéficier d’une documentation plus complète et d’un inventaire des fonctionnalités.

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