Serveur MCP Inkeep

À quoi sert le serveur MCP “Inkeep” ?

Le serveur MCP Inkeep est un serveur Model Context Protocol (MCP) spécialisé conçu pour connecter les assistants IA à la documentation produit et au contenu à jour gérés dans Inkeep. Il agit comme un pont, permettant aux outils de développement et aux agents alimentés par des LLM d’interroger et de récupérer directement la documentation pertinente et les connaissances produit depuis les API d’Inkeep. Cela améliore les workflows des développeurs en permettant des tâches telles que la recherche de documentation produit, l’intégration de fonctionnalités RAG (Retrieval Augmented Generation), et l’affichage de contenus actualisés dans les environnements de développement pilotés par l’IA. En fournissant une interface standardisée, il simplifie l’intégration et permet aux développeurs de créer des assistants et outils plus intelligents et contextuels.

Liste des modèles de prompt

• Aucun modèle de prompt explicite n’a été listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

• Aucune ressource explicite n’est décrite dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• search-product-content
  Récupère la documentation produit concernant Inkeep. La requête doit être formulée comme une question conversationnelle sur Inkeep.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Recherche de documentation produit
  Les développeurs et agents IA peuvent récupérer la documentation produit la plus récente pour Inkeep, garantissant aux utilisateurs des réponses autorisées et à jour aux questions produit.

• Intégration RAG (Retrieval Augmented Generation)
  Utilisation comme backend pour les workflows RAG dans les assistants IA, leur permettant d’enrichir les réponses avec des extraits de documentation pertinents fournis par Inkeep.

• Intégration de l’API Inkeep dans les outils développeur
  Intégrez la base de connaissances d’Inkeep directement dans les IDE, chatbots ou systèmes de support développeur, réduisant le changement de contexte et améliorant la productivité.

• Support produit conversationnel
  Alimentez des bots de support ou assistants conversationnels capables de répondre à des questions complexes avec la documentation à jour issue du contenu géré par Inkeep.

• Assistance automatisée à l’onboarding
  Fournissez des informations d’onboarding aux nouveaux utilisateurs ou membres d’équipe, en vous appuyant sur la documentation Inkeep comme source de vérité.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Clonez le dépôt et configurez l’environnement :

   git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
   cd mcp-server-python
   uv venv
   uv pip install -r pyproject.toml
   

2. Récupérez votre clé API sur le Dashboard Inkeep.
3. Ouvrez votre fichier claude_desktop_config.json.
4. Ajoutez ce qui suit dans la section mcpServers :

   {
       "mcpServers": {
           "inkeep-mcp-server": {
               "command": "uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
                   "run",
                   "-m",
                   "inkeep_mcp_server"
               ],
               "env": {
                   "INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
                   "INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
                   "INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
                   "INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
                   "INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Retrieves product documentation about Inkeep. The query should be framed as a conversational question about Inkeep."
               }
           }
       }
   }
   

5. Sauvegardez et redémarrez Claude. Vérifiez en lançant une requête sur le contenu produit.

Sécurisation des clés API :
Veillez à stocker votre clé API dans des variables d’environnement comme indiqué dans le bloc env de la configuration ci-dessus.

Cursor

Aucune instruction spécifique à Cursor n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’est fournie dans le dépôt.

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

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

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

{
  "inkeep-mcp-server": {
    "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. N’oubliez pas de remplacer “inkeep-mcp-server” par le vrai nom de votre serveur MCP et de personnaliser l’URL.

Vue d’ensemble

Sur la base des informations disponibles, le serveur MCP Inkeep propose un outil ciblé et utile pour la recherche de documentation produit, avec des étapes de configuration claires et une gestion sécurisée des clés API. Cependant, l’absence de modèles de prompt explicites, de ressources listées et de fonctionnalités avancées comme l’échantillonnage ou les roots limite sa complétude pour des usages MCP plus larges.

Notre avis

J’attribuerais à ce serveur MCP la note de 5/10 : Il fournit un outil de base clair et bien documenté pour intégrer la documentation produit Inkeep avec des clients MCP, mais manque de couverture fonctionnelle plus large et de documentation sur les prompts, ressources et capacités avancées MCP.

Score MCP