
ServiceNow MCP Server
De ServiceNow MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten zoals Claude en ServiceNow, waardoor efficiënte gegevensopvraging, workflowautomatisering en ticke...

Verbind AI-agenten naadloos met Momento Cache via de Momento MCP Server voor snelle data-opvragingen, dynamische context en cache-automatisering in FlowHunt.
FlowHunt biedt een extra beveiligingslaag tussen uw interne systemen en AI-tools, waardoor u granulaire controle heeft over welke tools toegankelijk zijn vanaf uw MCP-servers. MCP-servers die in onze infrastructuur worden gehost, kunnen naadloos worden geïntegreerd met FlowHunt's chatbot evenals populaire AI-platforms zoals ChatGPT, Claude en verschillende AI-editors.
De Momento MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP), ontworpen om een naadloze integratie te bieden tussen AI-assistenten en Momento Cache. Als brug stelt hij AI-systemen in staat efficiënt te communiceren met het Momento-cacheplatform, zodat handelingen als opvragen, instellen en beheren van cachedata mogelijk worden. Door cachegerelateerde bewerkingen als MCP-tools beschikbaar te maken, kunnen ontwikkelaars AI-gedreven workflows verrijken met realtime data-opvraging, cachebeheer en resource-optimalisatie. Dit is bijzonder nuttig voor taken zoals dynamische contextinjectie, snelle data-opvragingen en API-integraties, wat uiteindelijk de snelheid en intelligentie van AI-toepassingen verbetert.
(Er worden geen prompt-templates vermeld in de repository of documentatie.)
(Er zijn geen expliciete MCP Resources gedocumenteerd of vermeld in de repository.)
(Er wordt geen expliciete setup voor Windsurf gegeven in de repository.)
{
  "mcpServers": {
    "momento": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gomomento/mcp-momento"
      ],
      "env": {
        "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
        "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name",
        "DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
      }
    }
  }
}
(Er wordt geen expliciete setup voor Cursor gegeven in de repository.)
(Er wordt geen expliciete setup voor Cline gegeven in de repository.)
{
  "env": {
    "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
    "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
  },
  "inputs": {}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en koppel je dit aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe via dit JSON-formaat:
{
  "momento": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Na deze configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “momento” te vervangen door de werkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server.
| Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen | 
|---|---|---|
| Overzicht | ✅ | |
| Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompts/templates vermeld | 
| Lijst met Resources | ⛔ | Geen expliciete resources vermeld | 
| Lijst met Tools | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache | 
| API-sleutels beveiligen | ✅ | Gebruik van omgevingsvariabelen getoond | 
| Sampling Support (minder belangrijk voor beoordeling) | ⛔ | Niet vermeld | 
Tussen deze twee tabellen biedt de Momento MCP Server een eenvoudige en nuttige set cachebeheertools, maar mist geavanceerde MCP-functies zoals prompt-templates, resources of sampling support. Voor ontwikkelaars die snelle cachebewerkingen via MCP nodig hebben, is het praktisch, maar de scope is momenteel beperkt.
| Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) | 
|---|---|
| Heeft minstens één tool | ✅ | 
| Aantal Forks | 3 | 
| Aantal Sterren | 2 | 
De Momento MCP Server is een Model Context Protocol-server die AI-assistenten verbindt met de Momento Cache, waardoor snelle opvraging, opslag en beheer van cachedata mogelijk zijn als MCP-tools in FlowHunt en andere AI-platforms.
Hij biedt get (opvragen cachewaarde), set (waarde opslaan met optionele TTL), list-caches (alle caches weergeven), create-cache (nieuwe cache aanmaken) en delete-cache (een cache verwijderen).
Typische toepassingen zijn snelle data-opvraging voor AI-agenten, dynamische contextinjectie in prompts, geautomatiseerd cache- en sessiebeheer en API-response caching om vertraging te verminderen en prestaties te verbeteren.
Gebruik altijd omgevingsvariabelen voor het opslaan van gevoelige sleutels. Stel bijvoorbeeld in je configuratie 'MOMENTO_API_KEY' en 'MOMENTO_CACHE_NAME' in als omgevingsvariabelen in plaats van ze hard te coderen.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer vervolgens de Momento MCP Server-gegevens in de systeem-MCP-configuratiesectie via het opgegeven JSON-formaat. Zo krijgt je AI-agent toegang tot alle Momento cache-tools.
Integreer Momento Cache in je FlowHunt-flows voor realtime context, razendsnelle data-toegang en geautomatiseerd cachebeheer.
De ServiceNow MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten zoals Claude en ServiceNow, waardoor efficiënte gegevensopvraging, workflowautomatisering en ticke...
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...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.


