Serveur MCP Chatsum

Que fait le serveur MCP “Chatsum” ?

Le serveur MCP Chatsum (Model Context Protocol) est conçu pour permettre aux assistants IA d’interroger et de résumer les messages de chat provenant de la base de données de chat d’un utilisateur. Agissant comme un pont entre agents IA et historiques de chat stockés, le serveur MCP Chatsum améliore les workflows de développement en permettant aux grands modèles de langage (LLMs) de récupérer et condenser efficacement les données de chat pertinentes. Cela permet aux développeurs et utilisateurs finaux de faire remonter des insights, de suivre des conversations ou d’obtenir des synthèses à partir de volumineux journaux de messages directement depuis leurs outils IA ou plateformes préférés. Le serveur facilite des tâches telles que l’interrogation de messages selon des paramètres et la génération de synthèses concises, simplifiant ainsi la gestion et la compréhension des données de chat.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation du dépôt disponible.

Liste des ressources

Aucune « ressource » MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

• query_chat_messages
  Interrogez les messages de chat selon des paramètres donnés et synthétisez les messages en fonction du prompt de la requête.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Résumé d’historiques de chat : Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour résumer rapidement de longs historiques de chat, permettant une revue rapide et l’extraction des points importants.
• Recherche de conversations & analytics : Parcourez efficacement les logs de chat pour retrouver des messages, sujets ou tendances spécifiques, utile pour des scénarios d’analyse ou de support client.
• Insights de chat propulsés par IA : Utilisez des LLM pour générer des insights ou points saillants exploitables à partir des données de chat, améliorant ainsi la productivité des équipes et individus.
• Intégration avec des assistants personnels : Offrez à des assistants IA personnels ou d’équipe la capacité de référencer et résumer des conversations passées pour des réponses contextualisées.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction d’installation trouvée pour Windsurf.

Claude

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et pnpm installés.
2. Configurez votre base de données de chat en suivant les instructions du dossier chatbot.
3. Modifiez le fichier de configuration de Claude :
   • MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Ajoutez la configuration du serveur MCP suivante :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-chatsum": {
         "command": "path-to/bin/node",
         "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
         "env": {
           "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude pour vérifier que le serveur fonctionne.

Sécurisation des clés API

Définissez les secrets comme les chemins de base de données via le champ env dans votre config JSON :

"env": {
  "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}

Cursor

Aucune instruction d’installation trouvée pour Cursor.

Cline

Aucune instruction d’installation trouvée pour Cline.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

{
  "chatsum": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “chatsum” par le nom réel de votre serveur MCP (par exemple “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Aperçu

D’après les informations disponibles, le serveur MCP Chatsum fournit un outil spécifique et bien implémenté pour l’interrogation et la synthèse de chats, mais manque de documentation sur les modèles de prompt, les ressources MCP et un support plus large d’intégration plateforme. Cela en fait un MCP ciblé mais quelque peu limité pour des workflows génériques.

Score MCP

Note : 5/10
Le serveur MCP Chatsum propose un outil bien défini pour la synthèse et l’interrogation de chats avec une bonne adoption (stars/forks), mais souffre d’un manque de documentation, d’exposition de ressources et de support étendu des prompts/templates, limitant sa polyvalence en contexte MCP.