
Serveur Model Context Protocol (MCP)
Le serveur Model Context Protocol (MCP) fait le lien entre les assistants IA et des sources de données externes, des API et des services, permettant une intégra...
Connectez sans effort vos agents IA à Momento Cache grâce au serveur Momento MCP pour des recherches de données rapides, un contexte dynamique et l’automatisation du cache dans FlowHunt.
Le serveur Momento MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour permettre une intégration transparente entre les assistants IA et Momento Cache. Agissant comme un pont, il permet aux systèmes IA d’interagir efficacement avec la plateforme de cache Momento, pour des opérations telles que la récupération, l’enregistrement et la gestion des données en cache. En exposant ces opérations comme des outils MCP, il permet aux développeurs d’enrichir leurs workflows IA avec la récupération de données en temps réel, la gestion du cache et l’optimisation des ressources. Cette capacité est particulièrement utile pour des tâches comme l’injection dynamique de contexte, la recherche rapide de données et les intégrations API, améliorant ainsi la réactivité et l’intelligence des applications IA.
(Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.)
(Aucune ressource MCP explicite n’est documentée ou listée dans le dépôt.)
(Aucune procédure explicite d’installation Windsurf n’est donnée dans le dépôt.)
{
"mcpServers": {
"momento": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gomomento/mcp-momento"
],
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "votre-clé-api",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "votre-nom-cache",
"DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
}
}
}
}
(Aucune procédure explicite d’installation Cursor n’est donnée dans le dépôt.)
(Aucune procédure explicite d’installation Cline n’est donnée dans le dépôt.)
{
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "votre-clé-api",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "votre-nom-cache"
},
"inputs": {}
}
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 avec ce format JSON :
{
"momento": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://votreserveurmcp.exemple/chemin/vers/mcp/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 “momento” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Vue d’ensemble | ✅ | |
Liste des Prompts | ⛔ | Aucun prompt/modèle mentionné |
Liste des Ressources | ⛔ | Aucune ressource explicite listée |
Liste des Outils | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache |
Sécurisation des clés API | ✅ | Utilisation des variables d’environnement illustrée |
Support du sampling (moins important) | ⛔ | Non mentionné |
Parmi les deux tableaux, le serveur Momento MCP propose un ensemble simple et utile d’outils de gestion de cache, mais il manque de fonctionnalités MCP avancées comme les modèles de prompt, ressources ou support du sampling. Pour les développeurs cherchant des opérations de cache rapides via MCP, il est pratique, mais son champ d’action reste à ce jour limité.
Dispose d’une LICENCE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Au moins un outil | ✅ |
Nombre de forks | 3 |
Nombre d’étoiles | 2 |
Le serveur Momento MCP est un serveur Model Context Protocol qui connecte les assistants IA à Momento Cache, permettant la récupération, le stockage et la gestion rapides des données de cache en tant qu’outils MCP dans FlowHunt et d’autres plateformes IA.
Il propose get (récupérer la valeur du cache), set (stocker une valeur avec TTL optionnel), list-caches (lister tous les caches), create-cache (créer un nouveau cache) et delete-cache (supprimer un cache).
Les usages typiques incluent la récupération rapide de données pour les agents IA, l’injection dynamique de contexte dans les prompts, la gestion automatisée du cache et des sessions, et la mise en cache des réponses API pour réduire la latence et améliorer les performances.
Utilisez toujours des variables d’environnement pour stocker les clés sensibles. Par exemple, dans votre configuration, définissez 'MOMENTO_API_KEY' et 'MOMENTO_CACHE_NAME' comme variables d’environnement au lieu de les inclure en dur.
Ajoutez le composant MCP à votre flux FlowHunt, puis configurez les détails du serveur Momento MCP dans la section de configuration MCP système au format JSON fourni. Cela permet à votre agent IA d’accéder à tous les outils du cache Momento.
Intégrez Momento Cache dans vos flux FlowHunt pour un contexte en temps réel, un accès ultra-rapide aux données et une gestion automatisée du cache.
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