
Agentset MCP Server
De Agentset MCP Server is een open-source platform dat Retrieval-Augmented Generation (RAG) met agentische mogelijkheden mogelijk maakt, waardoor AI-assistenten...
Verbind je AI-assistenten en tools met Inkeep’s actuele productdocumentatie voor slimmere, contextbewuste oplossingen die de productiviteit van ontwikkelaars en klantenondersteuning verhogen.
De Inkeep MCP Server is een gespecialiseerde Model Context Protocol (MCP) server die ontworpen is om AI-assistenten te verbinden met actuele productdocumentatie en content die in Inkeep wordt beheerd. Het fungeert als brug, waardoor ontwikkelingstools en door LLM aangedreven agenten relevante documentatie en productkennis direct uit de Inkeep-API’s kunnen opvragen. Dit verbetert ontwikkelworkflows door taken mogelijk te maken zoals zoeken in productdocumentatie, integreren van RAG (Retrieval Augmented Generation)-mogelijkheden en het tonen van actuele content binnen AI-gedreven ontwikkelomgevingen. Door een gestandaardiseerde interface te bieden, wordt integratie eenvoudiger en krijgen ontwikkelaars de mogelijkheid om intelligentere en contextbewuste assistenten en tools te bouwen.
Productdocumentatie zoeken
Ontwikkelaars en AI-agenten kunnen de meest recente productdocumentatie voor Inkeep opvragen, zodat gebruikers gezaghebbende en actuele informatie ontvangen bij productgerelateerde vragen.
RAG (Retrieval Augmented Generation) integratie
Gebruik als backend voor RAG-workflows in AI-assistenten, zodat deze antwoorden kunnen aanvullen met relevante documentatiesnippers van Inkeep.
Inkeep API-integratie in ontwikkeltools
Integreer de kennisbank van Inkeep direct in ontwikkel-IDE’s, chatbots of supportsystemen, waardoor contextwisselingen afnemen en de productiviteit verbetert.
Conversational productondersteuning
Aansturen van chatgebaseerde supportbots of assistenten die complexe vragen beantwoorden met actuele documentatie uit de door Inkeep beheerde content.
Geautomatiseerde onboarding-assistentie
Bied onboarding-informatie aan nieuwe gebruikers of teamleden, waarbij Inkeep’s documentatie als bron van waarheid wordt gebruikt.
Er zijn geen Windsurf-specifieke installatie-instructies opgenomen in de repository.
git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
cd mcp-server-python
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml
claude_desktop_config.json
bestand.mcpServers
sectie:{
"mcpServers": {
"inkeep-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
"run",
"-m",
"inkeep_mcp_server"
],
"env": {
"INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
"INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
"INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
"INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
"INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Haalt productdocumentatie over Inkeep op. De query moet geformuleerd zijn als een gespreksonderzoek over Inkeep."
}
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
Zorg ervoor dat je je API-sleutel opslaat in omgevingsvariabelen zoals weergegeven in het env
-blok van de bovenstaande configuratie.
Er zijn geen Cursor-specifieke installatie-instructies opgenomen in de repository.
Er zijn geen Cline-specifieke installatie-instructies opgenomen in de repository.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met behulp van dit JSON-formaat:
{
"inkeep-mcp-server": {
"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 “inkeep-mcp-server” te vervangen door de werkelijke naam van jouw MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Algemene beschrijving en uitleg beschikbaar. |
Lijst van prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen opgegeven. |
Lijst van bronnen | ⛔ | Geen expliciete bronnen beschreven. |
Lijst van tools | ✅ | Eén tool: search-product-content beschreven in het configuratievoorbeeld. |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Instructies gegeven in config-JSON met gebruik van omgevingsvariabelen. |
Sampling support (minder belangrijk bij review) | ⛔ | Geen vermelding van sampling in de repo of documentatie. |
Gebaseerd op de beschikbare informatie biedt Inkeep MCP Server een gerichte en nuttige tool voor productdocumentatie-zoekopdrachten met duidelijke installatie-instructies en veilige API-sleutelbeheer. Het ontbreken van expliciete prompt-sjablonen, bronvermeldingen en geavanceerde functies zoals sampling of roots vermindert echter de volledigheid voor bredere MCP-toepassingen.
Ik zou deze MCP-server een 5/10 geven: Het biedt een duidelijke, goed gedocumenteerde basistool voor het integreren van Inkeep-productdocumentatie met MCP-clients, maar mist bredere functionaliteit en documentatie rond prompts, bronnen en geavanceerde MCP-mogelijkheden.
Heeft een LICENTIE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 5 |
Aantal sterren | 18 |
De Inkeep MCP Server is een gespecialiseerde Model Context Protocol-server die AI-assistenten en tools verbindt met productdocumentatie beheerd binnen Inkeep, waardoor realtime, gezaghebbende toegang tot content mogelijk is voor RAG, chatbots en ontwikkelworkflows.
Het biedt de 'search-product-content' tool, waarmee up-to-date productdocumentatie over Inkeep wordt opgehaald op basis van gespreksonderzoeken.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, open de configuratie en vul je Inkeep MCP-serververbindingsgegevens in zoals getoond in het meegeleverde JSON-formaat. Zorg dat je API-sleutel en server-URL correct zijn ingesteld.
Sla je API-sleutels altijd op in omgevingsvariabelen zoals getoond in de voorbeeldconfiguratie. Vermijd het hardcoden van geheimen in je configuratiebestanden.
Belangrijke use cases zijn productdocumentatie-zoekopdrachten, RAG-integratie voor AI-assistenten, onboarding-automatisering en het aandrijven van chatgebaseerde ontwikkelaar- of klantenservicebots met actuele documentatie.
Momenteel ondersteunt het één primaire tool voor documentatiezoekopdrachten en biedt het geen expliciete prompt-sjablonen of extra bronnen in de documentatie.
Het is MIT-gelicentieerd, wat brede toepassing en integratie mogelijk maakt.
Verbeter je AI-workflows en ontwikkeltools door direct te koppelen aan Inkeep’s nieuwste productdocumentatie. Bied intelligente, contextrijke ondersteuning en onboarding met minimale setup.
De Agentset MCP Server is een open-source platform dat Retrieval-Augmented Generation (RAG) met agentische mogelijkheden mogelijk maakt, waardoor AI-assistenten...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...