
Auth0 MCP Server-integratie
De Auth0 MCP Server verbindt AI-assistenten met de authenticatie- en identiteitsdiensten van Auth0. Integreer realtime gebruikersauthenticatie, autorisatie en i...
mem0 MCP Server voorziet FlowHunt van opslag voor codefragmenten, semantische zoekmogelijkheden en robuuste ontwikkelingsdocumentatie, waardoor AI-gedreven codeerworkflows worden gestroomlijnd.
De mem0 MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om codeervoorkeuren efficiënt te beheren door AI-assistenten te verbinden met een gestructureerd systeem voor het opslaan, terughalen en zoeken van codefragmenten en gerelateerde ontwikkelcontext. Als middleware stelt het AI-cliënten in staat om te interageren met externe data—zoals code-implementaties, installatie-instructies, documentatie en best practices—via gestandaardiseerde tools en endpoints. De belangrijkste rol is het stroomlijnen van ontwikkelworkflows door functies als semantisch zoeken, persistente opslag van codeer-richtlijnen en het terughalen van uitgebreide programmeerpatronen mogelijk te maken, die geïntegreerd kunnen worden in AI-aangedreven IDE’s of codeeragenten. Dit verhoogt zowel de individuele als de teamproductiviteit, doordat best practices en herbruikbare code gemakkelijk toegankelijk zijn.
Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository of documentatie.
Er worden geen expliciete MCP-resources vermeld in de repository of documentatie.
uv
op je systeem hebt geïnstalleerd..env
bestand bij met je MEM0 API key.{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Let op: Beveilig je API key door gebruik te maken van omgevingsvariabelen, zoals hierboven in de env
sectie getoond.
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Let op: Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige gegevens.
.env
bestand.uv run main.py
.http://0.0.0.0:8080/sse
).Voorbeeld JSON-configuratie:
{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Let op: Sla je API key veilig op met behulp van omgevingsvariabelen.
.env
bestand.{
"mcpServers": {
"mem0-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "main.py"],
"env": {
"MEM0_API_KEY": "${MEM0_API_KEY}"
}
}
}
}
Let op: Gebruik omgevingsvariabelen voor het beheer van je API key.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratie je MCP servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
"mem0-mcp": {
"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 om “mem0-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server, en vervang de URL door die van je eigen MCP-server.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Korte uitleg beschikbaar in README.md |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gevonden |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources vermeld |
Lijst van Tools | ✅ | add_coding_preference, get_all_coding_preferences, search_coding_preferences |
Beveiliging van API sleutels | ✅ | Gebruikt .env bestand en raadt omgevingsvariabelen aan in JSON-voorbeelden |
Sampling Support (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van de beschikbare informatie biedt mem0-mcp duidelijke tooldefinities en installatie-instructies, maar ontbreken expliciete prompttemplates en resource-definities, en worden geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals roots of sampling niet gedocumenteerd. Hierdoor is het functioneel, maar basic qua protocol-compleetheid.
Heeft een LICENSE | ⛔ (geen LICENSE gevonden) |
---|---|
Heeft ten minste één tool | ✅ |
Aantal Forks | 56 |
Aantal Sterren | 339 |
De mem0 MCP Server is een middleware die AI-assistenten in staat stelt om codefragmenten, documentatie en ontwikkelbest practices op te slaan, te zoeken en terug te halen via gestandaardiseerde tools en endpoints. Het stroomlijnt workflows door persistente opslag en semantische zoekmogelijkheden voor codeervoorkeuren te bieden.
mem0 MCP biedt drie hoofdtools: add_coding_preference (slaat code en context op), get_all_coding_preferences (haalt alle items op), en search_coding_preferences (voert semantische zoekopdrachten uit over opgeslagen data).
Je zou je MEM0 API key moeten opslaan met behulp van omgevingsvariabelen in je `.env` bestand en deze refereren in je MCP serverconfiguratie, zoals getoond in de installatievoorbeelden.
Ja, je kunt mem0 MCP verbinden met FlowHunt door het MCP-component toe te voegen aan je flow, het te configureren met je mem0 MCP servergegevens, en de AI-agent toegang te geven tot de tools.
mem0 MCP wordt gebruikt voor persistente opslag van codeervoorkeuren, semantische codezoekopdrachten, kennisdeling binnen teams, integratie met AI-aangedreven IDE's, en als technische documentatiereferentie voor LLMs en codeeragenten.
Stroomlijn je codeerworkflows en maak geavanceerd AI-aangedreven code zoeken, opslag en documentatie mogelijk met mem0 MCP Server.
De Auth0 MCP Server verbindt AI-assistenten met de authenticatie- en identiteitsdiensten van Auth0. Integreer realtime gebruikersauthenticatie, autorisatie en i...
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...