Agentset MCP Server

Agentset MCP Server verbindt AI-agenten met real-world data, waardoor geavanceerde RAG-workflows en contextrijke, documentgebaseerde applicaties mogelijk zijn met veilige API-afhandeling.

Agentset MCP Server

Wat doet de “Agentset” MCP Server?

De Agentset MCP (Model Context Protocol) Server is een open-source platform dat is ontworpen om Retrieval-Augmented Generation (RAG) met agentische mogelijkheden te faciliteren. Het stelt AI-assistenten in staat verbinding te maken met externe gegevensbronnen, API’s of diensten, waardoor de ontwikkeling van intelligente, documentgebaseerde applicaties wordt gestroomlijnd. Door als brug te fungeren tussen AI-clients en contextrijke bronnen, maakt de Agentset MCP Server taken mogelijk als dynamisch documentophalen, efficiënt gegevensbeheer en integratie met aangepaste workflows. Dit stelt ontwikkelaars in staat robuuste, contextbewuste oplossingen te bouwen met verhoogde productiviteit en flexibiliteit, waarbij zowel AI als real-world gegevensbronnen worden benut voor geavanceerde toepassingsscenario’s.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen expliciet genoemd in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van Resources

Er worden geen specifieke resources (MCP Resources) opgesomd in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van Tools

Er worden geen expliciete tools vermeld of beschreven in de beschikbare documentatie of repository-bestanden (bijvoorbeeld server.py ontbreekt of er is geen tool-lijst in README).

Toepassingsgevallen van deze MCP Server

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Bouw snel applicaties die AI-gegenereerde antwoorden combineren met context uit documenten of externe bronnen, waardoor de relevantie en nauwkeurigheid van AI-uitvoer verbetert.
  • Ontwikkeling van documentgebaseerde applicaties: Versnel het bouwen van intelligente apps die grote documentenverzamelingen kunnen benaderen, beheren en overwegen.
  • API- en gegevensbronintegratie: Fungeren als brug tussen AI-clients en API’s of databases, voor naadloze toegang tot diverse data voor rijkere, dynamische AI-interacties.
  • Aangepaste workflow-automatisering: Verbeter ontwikkelaarsworkflows door AI-gestuurde automatisering te integreren met organisatie-specifieke resources en processen.
  • Veilig delen van context: Zorg dat contextuele informatie en inloggegevens (zoals API-sleutels en namespace-ID’s) veilig worden behandeld via omgevingsvariabelen.

Hoe stel je het in

Windsurf

  1. Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd.

  2. Verkrijg je Agentset API-sleutel en namespace-ID.

  3. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.

  4. Voeg de Agentset MCP Server-configuratie toe:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.

  6. Controleer de installatie door de MCP-serververbinding in de Windsurf-interface te controleren.

Claude

  1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd.

  2. Verkrijg je Agentset API-sleutel en namespace-ID.

  3. Zoek je Claude-configuratiebestand.

  4. Voeg de volgende JSON-configuratie toe:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Sla op en herstart Claude.

  6. Bevestig dat de MCP-server draait via de admin-tools van Claude.

Cursor

  1. Installeer Node.js als deze nog niet aanwezig is.

  2. Verkrijg je Agentset API-sleutel en namespace-ID.

  3. Bewerk je Cursor-configuratiebestand.

  4. Voeg dit fragment toe aan de mcpServers-sectie:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.

  6. Test de verbinding om te controleren of deze actief is.

Cline

  1. Zorg dat Node.js beschikbaar is.

  2. Beveilig je Agentset API-sleutel en namespace-ID.

  3. Open je Cline-configuratiebestand.

  4. Voeg de Agentset MCP Server als volgt toe:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Sla op en herstart Cline.

  6. Controleer de verbinding in het systeemvenster van Cline.

Opmerking over het beveiligen van API-sleutels:
Gebruik altijd omgevingsvariabelen voor gevoelige informatie zoals AGENTSET_API_KEY en AGENTSET_NAMESPACE_ID.
Voorbeeld:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je dit met je AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na de configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als een tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “MCP-name” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijv. “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL te vervangen door de URL van je eigen MCP-server.


Overzicht

SectieBeschikbaarheidDetails/Opmerkingen
OverzichtOverzicht aanwezig in README
Lijst van PromptsGeen prompt-sjablonen gevonden
Lijst van ResourcesGeen resources vermeld
Lijst van ToolsGeen specifieke tools vermeld; geen server.py of gelijkwaardige specificatie gevonden
Beveiliging API-sleutelsInstructies voor omgevingsvariabelen in installatie
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk)Geen melding van sampling-ondersteuning

Onze mening

De Agentset MCP Server-repo biedt een duidelijk overzicht, installatie-instructies en beveiligingsadvies, maar mist gedetailleerde documentatie over prompts, resources en tools. Hoewel het solide is voor applicatie-instellingen, is het beperkt qua functies en inzicht in gebruiksmogelijkheden.

MCP Score

Heeft een LICENSE✅ (MIT)
Heeft minstens één tool
Aantal Forks2
Aantal Sterren5

Op basis van de twee tabellen scoort de Agentset MCP Server momenteel een 4/10 voor MCP-gereedheid. Het biedt een sterk fundament en basisinstallatie, maar mist de documentatie en expliciete functionaliteit (prompts, tools, resources) die nodig zijn voor volledige MCP-gebruik en evaluatie.

Veelgestelde vragen

Wat is de Agentset MCP Server?

Agentset MCP Server is een open-source platform ontworpen voor Retrieval-Augmented Generation (RAG) met agentische mogelijkheden. Het verbindt AI-assistenten met externe gegevensbronnen, API's en diensten, en maakt dynamische, contextrijke documentgebaseerde applicaties mogelijk.

Wat kan ik bouwen met Agentset MCP Server?

Je kunt snel applicaties ontwikkelen die AI-gegenereerde antwoorden combineren met opgehaalde context uit documenten of API's, workflows automatiseren en veilig toegang beheren tot externe gegevensbronnen voor intelligentere AI-oplossingen.

Ondersteunt Agentset MCP Server prompt-sjablonen of tools out of the box?

Er worden geen expliciete prompt-sjablonen of ingebouwde tools vermeld in de beschikbare documentatie. De server richt zich op het faciliteren van integratie en gegevensophaling in plaats van het aanbieden van vooraf gedefinieerde prompts of tools.

Hoe houd ik mijn API-sleutels en namespace-ID's veilig?

Gebruik altijd omgevingsvariabelen voor gevoelige informatie zoals AGENTSET_API_KEY en AGENTSET_NAMESPACE_ID, zoals aanbevolen in de installatiegidsen.

Hoe integreer ik Agentset MCP in een FlowHunt-workflow?

Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer de MCP-servergegevens in het systeem MCP-configuratiegedeelte met behulp van het opgegeven JSON-formaat. Hiermee krijgt je AI-agent toegang tot de mogelijkheden van de MCP.

Probeer Agentset MCP Server met FlowHunt

Voorzie je AI-agenten van realtime data en context met Agentset MCP Server. Bouw vandaag nog slimmere, dynamische applicaties.

Meer informatie