Serveur MCP Context Portal (ConPort)

Que fait le serveur MCP “Context Portal” ?

Context Portal (ConPort) est un serveur MCP mémoire conçu pour renforcer les assistants IA et les outils pour développeurs dans les IDE en gérant le contexte structuré du projet. Agissant comme un graphe de connaissances propre au projet, ConPort permet une génération augmentée par récupération (RAG) puissante, offrant à l’IA un accès rapide et pertinent à l’information projet. Il stocke des données importantes telles que décisions, tâches, avancement, modèles architecturaux, glossaires et spécifications de façon structurée. Cela aide les assistants IA à fournir des réponses plus précises et contextuelles, et à améliorer les workflows de développement en rendant la connaissance projet facilement exploitable et actionnable.

Liste des prompts

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

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Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans les fichiers du dépôt ou la documentation disponible.

Liste des outils

Aucun outil spécifique n’est décrit ou listé dans server.py ou d’autres fichiers serveur du dépôt ou de la documentation.

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Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion des connaissances projet
  Stockez et récupérez les décisions clés du projet, glossaires, spécifications et modèles architecturaux, pour permettre à l’assistant IA d’apporter un accompagnement et un contexte adaptés à chaque projet.

• Assistance au codage IA contextuelle
  Permettez aux assistants IA dans les IDE d’accéder à la mémoire structurée du projet, pour améliorer suggestions de code et explications en s’appuyant sur l’historique et la terminologie du projet.

• Génération augmentée par récupération (RAG)
  Améliorez les assistants LLM en leur fournissant des données projet actualisées et pertinentes pour des réponses plus précises et riches en contexte.

• Suivi d’avancement projet
  Gardez une trace structurée des tâches terminées, des problèmes en cours et du travail restant, afin que les agents IA puissent synthétiser ou rapporter l’état d’avancement du projet.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que les prérequis sont installés (par ex. Node.js, Python si nécessaire).
2. Trouvez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Context Portal avec une configuration similaire à :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que l’installation est active et que le serveur MCP est accessible.

Claude

1. Confirmez les prérequis (comme l’environnement d’exécution requis).
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Insérez le snippet JSON suivant sous les serveurs MCP :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la connectivité pour s’assurer que le serveur MCP fonctionne.

Cursor

1. Installez les dépendances nécessaires.
2. Modifiez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Ajoutez le serveur MCP Context Portal :

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

4. Enregistrez et redémarrez l’IDE Cursor.
5. Confirmez que le serveur MCP est bien enregistré et disponible.

Cline

1. Remplissez tous les prérequis (voir les besoins du projet).
2. Trouvez la section de configuration des serveurs MCP de Cline.
3. Enregistrez le serveur MCP Context Portal :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Validez que le serveur MCP est actif.

Sécurisation des clés API :
Pour fournir vos clés API de façon sécurisée, utilisez des variables d’environnement. Voici un exemple d’inclusion dans votre configuration :

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utiliser le MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, renseignez les détails de votre serveur MCP à l’aide de ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à adapter “context-portal” selon le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par la vôtre.

Vue d’ensemble

Notre avis

Context Portal MCP (ConPort) offre une vue d’ensemble claire et des cas d’usage bien définis, mais il manque une documentation technique détaillée sur les prompts, outils et ressources dans les fichiers publics disponibles. Les instructions d’installation et la gestion des clés API sont appréciables. Son utilité est évidente, mais des détails serveur plus poussés augmenteraient sa note.

Évaluation MCP : 6/10

Score MCP