Serveur StitchAI MCP

Que fait le serveur “StitchAI” MCP ?

Le serveur StitchAI MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour alimenter le système de gestion de la mémoire de Stitch AI. Il agit comme un hub de connaissances décentralisé pour l’IA, permettant des connexions transparentes entre les assistants IA et les sources de données, API et services externes. Grâce à ce serveur, les agents IA peuvent créer, récupérer et gérer efficacement des « mémoires » — des informations structurées qui améliorent leur conscience contextuelle et leur capacité de raisonnement. En exposant un ensemble d’outils pour les opérations de mémoire, le serveur StitchAI MCP rationalise les flux de travail tels que le stockage d’analyses, le suivi des données contextuelles ou la récupération d’informations pertinentes. Cela permet aux développeurs de créer des solutions IA plus contextuelles, interactives et capables de gérer des informations sophistiquées.

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Liste des ressources

Aucune « ressource » MCP explicite n’a été trouvée dans la documentation ou le code disponibles.

Liste des outils

• createMemory : Permet à l’agent IA de créer une nouvelle mémoire avec un contenu et des métadonnées spécifiés.
• getMemory : Récupère une mémoire spécifique par son identifiant, permettant de rappeler une information stockée.
• listMemories : Liste toutes les mémoires disponibles, offrant une vue d’ensemble de la base de connaissances stockée.
• deleteMemory : Supprime une mémoire spécifique par son identifiant, permettant la gestion et l’élagage du magasin de mémoire.

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Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion du contexte à long terme : Permet aux agents IA de stocker et rappeler des informations sur plusieurs interactions ou sessions, améliorant la continuité et l’expérience utilisateur.
• Construction de base de connaissances d’agent : Aide les développeurs à construire des bases de connaissances persistantes pour les agents IA, favorisant un raisonnement avancé et le suivi du contexte.
• Annotation et stockage de données : Facilite la capture de points de données importants ou d’annotations lors des conversations, qui peuvent être récupérés et référencés ultérieurement.
• Mémoire collaborative pour systèmes multi-agents : Permet à plusieurs agents de partager et gérer un pool commun de mémoires, favorisant l’intelligence collaborative.
• Élagage et organisation de la mémoire : Fournit des outils pour supprimer et lister les mémoires, permettant une gestion efficace et une organisation des données contextuelles.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur StitchAI MCP à la section mcpServers avec la commande et les arguments.
4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Exemple JSON :

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

Claude

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Claude.
3. Insérez la configuration du serveur StitchAI MCP sous mcpServers.
4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur apparaît dans la liste des outils de Claude.

Exemple JSON :

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

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez les paramètres ou le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le serveur StitchAI MCP dans l’objet mcpServers.
4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Testez la connexion au serveur depuis l’interface de Cursor.

Exemple JSON :

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

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Modifiez votre fichier de configuration Cline.
3. Incluez le serveur StitchAI MCP dans mcpServers.
4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur StitchAI MCP est accessible via Cline.

Exemple JSON :

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

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour injecter en toute sécurité vos clés API ou secrets dans la configuration de votre serveur MCP.

Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du 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 du MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "stitchai-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “stitchai-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur StitchAI MCP propose un ensemble d’outils de gestion de la mémoire ciblé et est facile à configurer sur plusieurs plateformes. Cependant, l’absence de définitions claires de ressources et de prompts, ainsi que le manque de fonctionnalités comme le sampling et les roots, limite sa flexibilité pour des workflows MCP plus larges. Le projet est récent et bénéficie encore de peu d’adoption communautaire.

Sur une échelle de 0 à 10, ce MCP obtient une note de 4 pour ses fonctionnalités principales et sa clarté, mais manque de maturité, d’extensibilité et d’adoption.

Score MCP