Chatsum MCP Server

Wat doet de “Chatsum” MCP Server?

De Chatsum MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om AI-assistenten in staat te stellen chatberichten uit de chatdatabase van een gebruiker op te vragen en samen te vatten. Door te fungeren als brug tussen AI-agenten en opgeslagen chatgeschiedenissen, verbetert de Chatsum MCP Server ontwikkelworkflows doordat grote taalmodellen (LLM’s) efficiënt relevante chatdata kunnen ophalen en samenvatten. Hierdoor kunnen ontwikkelaars en eindgebruikers inzichten naar boven halen, gesprekken volgen of samenvattingen maken van omvangrijke berichtenlogs – direct binnen hun favoriete AI-tools of platforms. De server maakt taken mogelijk zoals het opvragen van specifieke berichten op basis van parameters en het genereren van beknopte samenvattingen, waardoor het beheer en begrip van chatdata wordt gestroomlijnd.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompttemplates genoemd in de beschikbare repositorydocumentatie.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-“resources” beschreven in de beschikbare documentatie of code.

Lijst van Tools

• query_chat_messages
  Chatberichten opvragen met opgegeven parameters en chatberichten samenvatten op basis van de queryprompt.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Samenvatten van chatgeschiedenis: Ontwikkelaars kunnen de server gebruiken om snel lange chatgeschiedenissen samen te vatten, zodat belangrijke punten sneller te beoordelen en te extraheren zijn.
• Gesprekszoektocht en analyse: Snel door chatlogs zoeken naar specifieke berichten, onderwerpen of patronen, wat helpt bij analyse of klantenservicetoepassingen.
• AI-gedreven chatinzichten: Gebruik LLM’s om bruikbare inzichten of highlights uit chatdata te genereren, wat de productiviteit van teams en individuen verhoogt.
• Integratie met persoonlijke assistenten: Verbeter persoonlijke of team-AI-assistenten door hen de mogelijkheid te geven eerdere gesprekken te raadplegen en samen te vatten voor contextbewuste antwoorden.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen installatie-instructies gevonden voor Windsurf.

Claude

1. Zorg dat je Node.js en pnpm hebt geïnstalleerd.
2. Zet je chatdatabase op volgens de instructies in de map chatbot.
3. Bewerk het Claude-configuratiebestand:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Voeg de volgende MCP server-configuratie toe:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-chatsum": {
         "command": "path-to/bin/node",
         "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
         "env": {
           "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla het bestand op en herstart Claude om te controleren of de server draait.

API-sleutels beveiligen

Stel geheimen zoals databasepaden in via het env-veld in je JSON-configuratie:

"env": {
  "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}

Cursor

Geen installatie-instructies gevonden voor Cursor.

Cline

Geen installatie-instructies gevonden voor Cline.

Hoe gebruik je deze MCP in 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 deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie de details van je MCP-server toe met dit JSON-formaat:

{
  "chatsum": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie biedt de Chatsum MCP Server een specifieke, goed geïmplementeerde tool voor het opvragen en samenvatten van chats, maar ontbreekt documentatie over prompttemplates, MCP-resources en bredere platformondersteuning. Daarmee is het een gefocuste, maar enigszins beperkte MCP-server voor algemene workflows.

MCP-score

Beoordeling: 5/10
De Chatsum MCP Server biedt een duidelijk gedefinieerde tool voor chatsamenvatting en -opvraging met goede adoptie (sterren/forks), maar mist uitgebreide documentatie, resource-exposure en bredere prompt-/templateondersteuning, wat de veelzijdigheid in MCP-contexten beperkt.