Lspace MCPサーバー

「Lspace」MCPサーバーは何をするものですか？

Lspace MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) を実装したオープンソースのバックエンドおよびスタンドアロンアプリケーションです。これは、あらゆるAIセッションからインサイトを記録し、さまざまなツールで永続的に利用できるようにすることで、開発者のコンテキストスイッチングの摩擦を解消することを目的としています。AIエージェントや外部ツールを管理されたコンテンツリポジトリに接続することで、バラバラな会話を永続的・検索可能な知識へと変換します。Lspaceは、知的なナレッジベース生成、AIアシスタントの文脈強化、ストアされた知識をクエリ・更新できるツールとのシームレスな統合などのワークフローを可能にします。開発者がナレッジリポジトリを統合・管理し、より高度な開発ワークフローやコラボレーションを促進できるようにします。

プロンプト一覧

提供されたファイルやドキュメントからプロンプトテンプレートは特定できませんでした。

リソース一覧

利用可能なファイルやREADMEには明示的なMCP「リソース」の記載はありません。

ツール一覧

利用可能なファイルやドキュメントには明示的なツール定義（例：query_database、read_write_file等）は記載・リストされていません。

このMCPサーバーのユースケース

• ナレッジベース生成： LspaceはAIセッションから得られるインサイトやアウトプットを記録・保存し、永続的なナレッジベースとして管理できます。
• 文脈付きAIアシスタンス： 開発者はLspaceを利用して、過去の会話やリポジトリからのコンテキストでAIとのやりとりを豊かにし、精度と関連性を高められます。
• リポジトリ管理： ローカルやGitHubリポジトリとの接続を設定することで、LspaceはコードやドキュメントをAIエージェントのコンテキストとして管理できます。
• シームレスなツール統合： Lspaceはインサイトを複数のツール間で利用可能にし、コンテキストスイッチングを減らしワークフローの効率を向上させます。

セットアップ方法

Windsurf

提供資料にはWindsurf向けのプラットフォーム固有の手順はありませんでした。

Claude

提供資料にはClaude向けのプラットフォーム固有の手順はありませんでした。

Cursor

1. 必要条件の確認: Node.js (LTS)、npm、Git をインストールしてください。
2. リポジトリをクローン:

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

3. 依存関係をインストール:

   npm install
   npm run build
   

4. 環境変数の設定:

   cp .env.example .env
   # 必要に応じて .env を編集し、OPENAI_API_KEY などを設定
   

5. リポジトリや認証情報の設定:

   cp config.example.json config.local.json
   # config.local.json を編集してGitHub PATやリポジトリを追加
   

6. Cursorで、以下のJSONスニペット（あなたの実際のパスに置き換えてください）を追加してMCPサーバーを設定します:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/actual/absolute/path/to/your/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

APIキーのセキュリティ

機密性の高いAPIキー（例：OPENAI_API_KEY）は環境変数で管理しましょう。設定例:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

提供資料にはCline向けのプラットフォーム固有の手順はありませんでした。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCPの利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用し、すべての機能や能力にアクセスできます。“lspace-mcp"は実際のサーバー名に、URLはあなたのMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

ドキュメントの充実度、明確な概要、セットアップ方法、ユースケースの記載はあるものの、ツール・プロンプト・リソース・ルート・サンプリングのドキュメントが不足しているため、MCPサーバーの完成度・開発者体験としては4/10と評価します。

MCPスコア