LLM Context MCP Server

À quoi sert le serveur “LLM Context” MCP ?

Le serveur LLM Context MCP est un outil conçu pour connecter de façon transparente les assistants IA à des projets de code et de texte externes, optimisant ainsi le workflow de développement grâce au Model Context Protocol (MCP). En exploitant les patterns .gitignore pour une sélection intelligente des fichiers, il permet aux développeurs d’injecter des contenus très pertinents directement dans les interfaces de chat LLM ou d’utiliser un workflow simplifié basé sur le presse-papiers. Ceci permet d’accomplir efficacement des tâches telles que la revue de code, la génération de documentation et l’exploration de projet avec une assistance IA contextuelle. LLM Context est particulièrement efficace pour les dépôts de code comme pour les ensembles de documents textuels, ce qui en fait un pont polyvalent entre les données projet et les workflows alimentés par l’IA.

Liste des prompts

Aucune information trouvée dans le dépôt concernant des modèles de prompt définis.

Liste de ressources

Aucune ressource explicite n’est mentionnée dans les fichiers ou la documentation fournis.

Liste des outils

Aucun fichier server.py ou équivalent listant des outils n’est présent dans la structure visible du dépôt. Aucune information sur des outils exposés n’a pu être trouvée.

Cas d’usages de ce serveur MCP

• Automatisation de la revue de code : Injecte des segments de code pertinents dans les interfaces LLM pour aider à des revues de code automatisées ou assistées.
• Génération de documentation : Permet à l’IA d’accéder et de résumer la documentation directement depuis les fichiers du projet.
• Exploration de projet : Aide les développeurs et les agents IA à comprendre rapidement de grands bases de code ou projets textuels en mettant en avant les fichiers et plans clés.
• Workflow presse-papiers : Permet aux utilisateurs de copier du contenu vers et depuis le presse-papiers pour le partager rapidement avec les LLMs, améliorant la productivité dans les workflows de chat.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés.
2. Localisez le fichier de configuration de Windsurf (par exemple windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur LLM Context MCP en utilisant le snippet JSON suivant :

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en vous assurant que le serveur MCP apparaît dans Windsurf.

Claude

1. Installez Node.js et assurez-vous que Claude prend en charge l’intégration MCP.
2. Modifiez le fichier de configuration de Claude pour inclure le serveur MCP :

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude.
4. Confirmez que le serveur est disponible dans les paramètres MCP de Claude.

Cursor

1. Installez les éventuels prérequis pour l’éditeur Cursor.
2. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Ajoutez le serveur LLM Context MCP :

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur MCP est opérationnel.

Cline

1. Installez Node.js et Cline.
2. Modifiez la configuration de Cline pour enregistrer le serveur MCP :

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Enregistrez et redémarrez Cline.
4. Vérifiez que le serveur MCP est désormais accessible.

Sécurisation des clés API

Définissez des variables d’environnement pour protéger les clés API et secrets. Exemple de configuration :

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans 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 en utilisant ce format JSON :

{
  "llm-context": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminduMCP/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “llm-context” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Sur la base des deux tableaux, ce serveur MCP propose un bon aperçu et de bonnes pratiques de sécurité mais manque de documentation claire pour les prompts, ressources et outils. Il est donc surtout utile pour des workflows de partage de contexte basiques et nécessite une documentation complémentaire pour exploiter pleinement les fonctionnalités avancées du MCP.

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