
LLM Context MCP Server
De LLM Context MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe code- en tekstprojecten, waardoor contextbewuste workflows mogelijk worden voor code r...
Lspace MCP Server verandert verspreide AI-gesprekken in een persistente, doorzoekbare kennisbank en maakt naadloze contextdeling tussen ontwikkelaarstools mogelijk.
Lspace MCP Server is een open-source backend en standalone applicatie die het Model Context Protocol (MCP) implementeert. Het is ontworpen om frictie door contextwisselingen voor ontwikkelaars te elimineren door het mogelijk te maken inzichten uit elke AI-sessie vast te leggen en persistent beschikbaar te maken over verschillende tools. Door AI-agenten en externe tools te verbinden met beheerde content repositories, verandert Lspace verspreide gesprekken in persistente, doorzoekbare kennis. Het maakt workflows mogelijk zoals intelligente kennisbankgeneratie, contextverrijking voor AI-assistenten en naadloze integratie met tools die opgeslagen kennis kunnen opvragen of bijwerken. Lspace stelt ontwikkelaars in staat om kennisrepositories te integreren en beheren, wat verbeterde ontwikkelworkflows en samenwerking faciliteert.
Er konden geen prompt-templates worden geïdentificeerd in de aangeleverde bestanden of documentatie.
Er worden geen expliciete MCP-“resources” gedocumenteerd in de beschikbare bestanden of README.
Er worden geen expliciete tooldefinities (bijv. query_database, read_write_file, etc.) gedocumenteerd of vermeld in de beschikbare bestanden of documentatie.
Geen platformspecifieke instructies voor Windsurf gevonden in het aangeleverde materiaal.
Geen platformspecifieke instructies voor Claude gevonden in het aangeleverde materiaal.
git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
cd lspace-server
npm install
npm run build
cp .env.example .env
# Bewerk .env om OPENAI_API_KEY en andere variabelen in te stellen
cp config.example.json config.local.json
# Bewerk config.local.json om je GitHub PAT en repositories toe te voegen
{
"mcpServers": [
{
"command": "node",
"args": ["/actual/absolute/path/to/your/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
}
]
}
Sla gevoelige API-sleutels (zoals OPENAI_API_KEY
) op in omgevingsvariabelen. Voorbeeldconfiguratie:
{
"mcpServers": [
{
"command": "node",
"args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
},
"inputs": {}
}
]
}
Geen platformspecifieke instructies voor Cline gevonden in het aangeleverde materiaal.
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 het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met het volgende JSON-formaat:
{
"lspace-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “lspace-mcp” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door die van je eigen MCP-server.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen gedocumenteerd |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen gedocumenteerd |
API-sleutels beveiligen | ✅ | .env/.json |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van het niveau van documentatie, de aanwezigheid van een duidelijk overzicht, werkende setup en enkele use-case details, maar met gebrek aan tools, prompts, resources, roots en sampling-documentatie, zou ik deze MCP-server een 4/10 geven voor volledigheid en ontwikkelaarservaring.
Heeft een LICENSE | ✅ |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 0 |
Aantal Sterren | 1 |
Lspace MCP Server is een open-source backendapplicatie die het Model Context Protocol (MCP) implementeert om inzichten uit AI-sessies vast te leggen, op te slaan en te delen. Het verandert verspreide gesprekken in persistente, doorzoekbare kennis die gebruikt kan worden in verschillende tools en workflows.
Door integratie met AI-agenten en repositories verwijdert Lspace de frictie van contextwisselingen, verrijkt AI-interacties met persistente context en maakt inzichten beschikbaar over tools heen, wat efficiëntie en samenwerking verbetert.
Lspace is ideaal voor het genereren van kennisbanken uit AI-gesprekken, het verrijken van AI-assistenten met contextueel geheugen, het beheren van code- en documentatierepositories als context, en het mogelijk maken van naadloze integratie met meerdere workflowtools.
API-sleutels zoals OPENAI_API_KEY moeten worden opgeslagen in omgevingsvariabelen (bijvoorbeeld in een .env-bestand of het 'env'-gedeelte van je MCP-serverconfiguratie) in plaats van hardcoded, zodat je inloggegevens beter beveiligd zijn.
De huidige documentatie bevat geen prompt-templates of expliciete tooldefinities. Lspace richt zich op kennispersistentie, contextbeheer en repository-integratie voor AI-workflows.
Integreer Lspace MCP Server in je FlowHunt-workflow om kennis vast te leggen, te bewaren en te delen over al je AI-tools en sessies.
De LLM Context MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe code- en tekstprojecten, waardoor contextbewuste workflows mogelijk worden voor code r...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De LSP MCP Server verbindt Language Server Protocol (LSP) servers met AI-assistenten, waardoor geavanceerde code-analyse, intelligente aanvulling, diagnostiek e...