Lspace MCP Server

Cosa fa il server MCP “Lspace”?

Lspace MCP Server è un backend open-source e un’applicazione stand-alone che implementa il Model Context Protocol (MCP). È progettato per eliminare le frizioni dovute ai cambi di contesto per gli sviluppatori, permettendo di catturare gli insight da qualsiasi sessione AI e renderli sempre disponibili tra diversi strumenti. Collegando agenti AI e strumenti esterni a repository di contenuti gestiti, Lspace trasforma conversazioni disperse in una conoscenza persistente e ricercabile. Consente workflow come la generazione intelligente di basi di conoscenza, l’arricchimento del contesto per assistenti AI e l’integrazione fluida con strumenti che possono interrogare o aggiornare la conoscenza archiviata. Lspace consente agli sviluppatori di integrare e gestire repository di conoscenza, facilitando workflow di sviluppo e collaborazione avanzati.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è stato identificato nei file o nella documentazione fornita.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nei file disponibili o nel README.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione esplicita di strumenti (ad es. query_database, read_write_file, ecc.) è documentata o elencata nei file o nella documentazione disponibile.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Generazione di Base di Conoscenza: Lspace consente di catturare e memorizzare insight e output dalle sessioni AI, che possono essere gestiti come una base di conoscenza persistente.
• Assistenza AI Contestuale: Gli sviluppatori possono usare Lspace per arricchire le interazioni AI con il contesto proveniente da conversazioni passate o repository, migliorando accuratezza e rilevanza.
• Gestione dei Repository: Configurando connessioni a repository locali o GitHub, Lspace aiuta a gestire codice e documentazione come contesto per agenti AI.
• Integrazione Fluida con Strumenti: Lspace rende disponibili gli insight tra più strumenti, riducendo i cambi di contesto e migliorando l’efficienza dei workflow.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica per Windsurf trovata nei materiali forniti.

Claude

Nessuna istruzione specifica per Claude trovata nei materiali forniti.

Cursor

1. Assicurati dei prerequisiti: installa Node.js (LTS), npm e Git.
2. Clona il repository:

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

3. Installa le dipendenze:

   npm install
   npm run build
   

4. Configura le variabili d’ambiente:

   cp .env.example .env
   # Modifica .env per impostare OPENAI_API_KEY e altre variabili se necessario
   

5. Configura repository e credenziali:

   cp config.example.json config.local.json
   # Modifica config.local.json per aggiungere il tuo GitHub PAT e i repository
   

6. In Cursor, configura il tuo MCP server aggiungendo questo snippet JSON (sostituisci il percorso con quello reale):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/percorso/assoluto/reale/al/tuo/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

Proteggere le API Key

Memorizza le API key sensibili (come OPENAI_API_KEY) in variabili d’ambiente. Esempio di configurazione:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/percorso/al/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "la-tua-api-key-openai"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Nessuna istruzione specifica per Cline trovata nei materiali forniti.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

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

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

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://iltuomcpserver.esempio/percorsoalmcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “lspace-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella reale del tuo MCP server.

Panoramica

In base al livello di documentazione, alla presenza di una panoramica chiara, setup funzionante e qualche dettaglio sui casi d’uso ma con mancanza di strumenti, prompt, risorse, radici e documentazione sul sampling, valuterei questo MCP server un 4/10 per completezza ed esperienza sviluppatore.

MCP Score