Serveur Lspace MCP

Que fait le serveur “Lspace” MCP ?

Le serveur Lspace MCP est une application open-source backend et autonome qui implémente le Model Context Protocol (MCP). Il est conçu pour éliminer la friction liée au changement de contexte pour les développeurs en permettant de capturer des informations issues de toute session d’IA, accessibles de façon persistante à travers différents outils. En connectant des agents IA et des outils externes à des dépôts de contenu gérés, Lspace transforme des conversations dispersées en une base de connaissances persistante et consultable. Il permet des workflows tels que la génération intelligente de bases de connaissances, l’enrichissement de l’assistance IA par le contexte, et l’intégration transparente avec des outils capables de consulter ou mettre à jour les connaissances stockées. Lspace offre aux développeurs la possibilité d’intégrer et de gérer des référentiels de connaissances, facilitant ainsi des workflows de développement améliorés et une meilleure collaboration.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a pu être identifié dans les fichiers ou la documentation fournis.

Liste des ressources

Aucune “ressource” MCP explicite n’est documentée dans les fichiers disponibles ou le README.

Liste des outils

Aucune définition d’outil explicite (par exemple, query_database, read_write_file, etc.) n’est documentée ou listée dans les fichiers ou la documentation disponibles.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Génération de base de connaissances : Lspace permet de capturer et stocker les informations et résultats issus des sessions IA, qui peuvent être gérés comme une base de connaissances persistante.
• Assistance IA contextuelle : Les développeurs peuvent utiliser Lspace pour enrichir les interactions IA avec du contexte issu de conversations passées ou de dépôts, améliorant ainsi la précision et la pertinence.
• Gestion de dépôts : En configurant des connexions à des dépôts locaux ou GitHub, Lspace aide à gérer le code et la documentation comme contexte pour les agents IA.
• Intégration transparente d’outils : Lspace rend les informations accessibles à travers plusieurs outils, réduisant le changement de contexte et améliorant l’efficacité des workflows.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’a été trouvée dans les documents fournis.

Claude

Aucune instruction spécifique à Claude n’a été trouvée dans les documents fournis.

Cursor

1. Assurez-vous des prérequis : Installez Node.js (LTS), npm et Git.
2. Clonez le dépôt :

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. Installez les dépendances :

   npm install
   npm run build
   

4. Configurez les variables d’environnement :

   cp .env.example .env
   # Modifiez .env pour définir OPENAI_API_KEY et autres variables si nécessaire
   

5. Configurez les dépôts et identifiants :

   cp config.example.json config.local.json
   # Modifiez config.local.json pour ajouter votre PAT GitHub et vos dépôts
   

6. Dans Cursor, configurez votre serveur MCP en ajoutant cet extrait JSON (remplacez le chemin par votre chemin réel) :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/chemin/absolu/réel/vers/votre/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

Sécurisation des clés API

Stockez les clés API sensibles (comme OPENAI_API_KEY) dans des variables d’environnement. Exemple de configuration :

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/chemin/vers/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "votre-cle-api-openai"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’a été trouvée dans les documents fournis.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et le connecter 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 avec ce format JSON :

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminverslemcp/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 “lspace-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Au vu du niveau de documentation, de la présence d’un aperçu clair, d’une configuration fonctionnelle et de quelques cas d’usage, mais en l’absence de documentation sur les outils, prompts, ressources, roots et sampling, j’attribuerais à ce serveur MCP la note de 4/10 pour l’exhaustivité et l’expérience développeur.

Score MCP