StitchAI MCP Server

Cosa fa il server “StitchAI” MCP?

StitchAI MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per alimentare il sistema di gestione della memoria di Stitch AI. Funziona come un hub di conoscenza decentralizzato per l’AI, permettendo connessioni senza soluzione di continuità tra assistenti AI e fonti dati esterne, API e servizi. Attraverso questo server, gli agenti AI possono creare, recuperare e gestire in modo efficiente delle “memorie”—pezzi di informazione strutturati che ne migliorano consapevolezza contestuale e capacità di ragionamento. Fornendo un set di strumenti per le operazioni di memoria, StitchAI MCP Server semplifica flussi di lavoro come l’archiviazione di insight, il tracciamento di dati contestuali o il recupero di informazioni rilevanti. Questo consente agli sviluppatori di creare soluzioni AI più consapevoli del contesto, interattive e capaci di una gestione sofisticata delle informazioni.

Elenco dei Prompt

Non sono stati trovati template di prompt nella documentazione o nel codice disponibili.

Elenco delle Risorse

Non sono state trovate risorse MCP esplicite nella documentazione o nel codice disponibili.

Elenco degli Strumenti

• createMemory: Consente all’agente AI di creare una nuova memoria con contenuto e metadati specificati.
• getMemory: Recupera una memoria specifica tramite il suo identificatore, permettendo il richiamo di informazioni archiviate.
• listMemories: Elenca tutte le memorie disponibili, offrendo una panoramica della base di conoscenza archiviata.
• deleteMemory: Elimina una specifica memoria tramite il suo identificatore, consentendo la gestione e la pulizia dello store di memorie.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione del contesto a lungo termine: Permette agli agenti AI di archiviare e richiamare informazioni attraverso molteplici interazioni o sessioni, migliorando continuità ed esperienza utente.
• Costruzione di base di conoscenza dell’agente: Aiuta gli sviluppatori a creare basi di conoscenza persistenti per agenti AI, supportando ragionamento avanzato e tracciamento del contesto.
• Annotazione e archiviazione dati: Facilita la raccolta di dati importanti o annotazioni durante le conversazioni, che possono essere recuperati e consultati in seguito.
• Memoria collaborativa per sistemi multi-agente: Consente a più agenti di condividere e gestire un pool comune di memorie, favorendo l’intelligenza collaborativa.
• Pulizia e organizzazione della memoria: Fornisce strumenti per eliminare ed elencare le memorie, permettendo una gestione efficace e organizzata dei dati contestuali.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi StitchAI MCP Server alla sezione mcpServers con comando e argomenti.
4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione e accessibile.

Esempio JSON:

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

Claude

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Trova il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci la configurazione di StitchAI MCP Server sotto mcpServers.
4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma che il server appaia nella lista degli strumenti di Claude.

Esempio JSON:

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

Cursor

1. Installa Node.js se non è già presente.
2. Apri le impostazioni o il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi StitchAI MCP Server nell’oggetto mcpServers.
4. Salva e riavvia Cursor.
5. Verifica la connessione al server dall’interfaccia di Cursor.

Esempio JSON:

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

Cline

1. Conferma che Node.js sia installato.
2. Modifica il file di configurazione di Cline.
3. Includi StitchAI MCP Server in mcpServers.
4. Salva il file e riavvia Cline.
5. Controlla che StitchAI MCP Server sia accessibile tramite Cline.

Esempio JSON:

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

Protezione delle chiavi API

Utilizza variabili d’ambiente per iniettare in modo sicuro chiavi API o segreti nella configurazione del tuo MCP server.

Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i 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 di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

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

Panoramica

La nostra opinione

StitchAI MCP Server offre un set mirato di strumenti per la gestione della memoria ed è facile da configurare su diverse piattaforme. Tuttavia, la mancanza di definizioni chiare di risorse e prompt, così come l’assenza di funzionalità come sampling e roots, ne limita la flessibilità per workflow MCP più ampi. Il progetto è nuovo e ha ancora poca trazione nella comunità.

Su una scala da 0 a 10, questo MCP ottiene un 4 per funzionalità di base e chiarezza, ma manca di maturità, estendibilità e adozione.

Punteggio MCP