LLM Context MCP Server

Cosa fa il server “LLM Context” MCP?

LLM Context MCP Server è uno strumento progettato per collegare senza soluzione di continuità gli assistenti AI con progetti di codice e testo esterni, migliorando il flusso di lavoro di sviluppo tramite il Model Context Protocol (MCP). Sfruttando i pattern .gitignore per una selezione intelligente dei file, consente agli sviluppatori di iniettare contenuti altamente rilevanti direttamente nelle interfacce chat LLM o di utilizzare un workflow semplificato tramite clipboard. Questo permette di svolgere in modo efficiente attività come revisione del codice, generazione di documentazione ed esplorazione dei progetti con assistenza AI consapevole del contesto. LLM Context è particolarmente efficace sia per repository di codice che per raccolte di documenti testuali, rendendolo un ponte versatile tra i dati di progetto e i flussi di lavoro AI.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione trovata nel repository riguardo a template di prompt definiti.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è menzionata nei file o nella documentazione forniti.

Elenco degli Strumenti

Nessun file server.py o equivalente che elenca strumenti è presente nella struttura visibile del repository. Nessuna informazione sugli strumenti esposti è stata trovata.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Automazione della Revisione del Codice: Inietta segmenti di codice rilevanti nelle interfacce LLM per assistere revisioni del codice automatiche o assistite.
• Generazione di Documentazione: Consente all’AI di accedere e riassumere la documentazione direttamente dai file di progetto.
• Esplorazione del Progetto: Aiuta sviluppatori e agenti AI a comprendere rapidamente grandi codebase o progetti di testo mettendo in evidenza file chiave e outline.
• Workflow con Clipboard: Permette agli utenti di copiare contenuti da e verso la clipboard per una rapida condivisione con LLM, migliorando la produttività nei workflow chat-based.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js e Windsurf installati.
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (ad es. windsurf.config.json).
3. Aggiungi il server LLM Context MCP utilizzando il seguente frammento JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando che il server MCP compaia in Windsurf.

Claude

1. Installa Node.js e assicurati che Claude supporti l’integrazione MCP.
2. Modifica il file di configurazione di Claude per includere il server MCP:

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

3. Salva il file e riavvia Claude.
4. Conferma che il server sia disponibile nelle impostazioni MCP di Claude.

Cursor

1. Installa eventuali prerequisiti per l’editor Cursor.
2. Apri il file di configurazione MCP di Cursor.
3. Aggiungi il server LLM Context MCP:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Verifica che il server MCP sia operativo.

Cline

1. Installa Node.js e Cline.
2. Modifica la configurazione di Cline per registrare il server MCP:

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

3. Salva e riavvia Cline.
4. Verifica che il server MCP sia ora accessibile.

Messa in Sicurezza delle API Key

Imposta variabili d’ambiente per proteggere le API key e i segreti. Esempio di configurazione:

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

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "llm-context": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come uno strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di modificare “llm-context” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP personale.

Panoramica

In base alle due tabelle, questo MCP server presenta una solida panoramica e buone pratiche di sicurezza ma manca di documentazione chiara riguardo prompt, risorse e strumenti. Pertanto, è più utile per workflow di condivisione di contesto di base e richiede ulteriore documentazione per sfruttare appieno le funzionalità avanzate di MCP.

MCP Score