StitchAI MCP Server

Wat doet de “StitchAI” MCP Server?

StitchAI MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP), ontworpen om het geheugenbeheersysteem van Stitch AI aan te sturen. Het fungeert als een gedecentraliseerd kenniscentrum voor AI, waarmee AI-assistenten naadloos kunnen verbinden met externe databronnen, API’s en diensten. Via deze server kunnen AI-agenten efficiënt “herinneringen” aanmaken, ophalen en beheren—gestructureerde informatie die hun contextbewustzijn en redeneervermogen vergroot. Door een set tools voor geheugenbewerkingen aan te bieden, stroomlijnt StitchAI MCP Server workflows zoals het opslaan van inzichten, het bijhouden van contextuele data of het terughalen van relevante informatie. Zo kunnen ontwikkelaars AI-oplossingen bouwen die contextbewuster, interactiever en beter in staat zijn om complexe informatie te verwerken.

Lijst met prompts

Er zijn geen prompt-sjablonen gevonden in de beschikbare documentatie of code.

Lijst met resources

Er zijn geen expliciete MCP-“resources” gevonden in de beschikbare documentatie of code.

Lijst met tools

• createMemory: Laat de AI-agent een nieuwe herinnering aanmaken met opgegeven inhoud en metadata.
• getMemory: Haalt een specifieke herinnering op aan de hand van het identificatienummer, waarmee opgeslagen informatie kan worden teruggehaald.
• listMemories: Toont alle beschikbare herinneringen en geeft zo een overzicht van de opgeslagen kennisbank.
• deleteMemory: Verwijdert een specifieke herinnering aan de hand van het identificatienummer, waarmee het geheugen kan worden beheerd en opgeschoond.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Langdurig contextbeheer: Maakt het mogelijk voor AI-agenten om informatie over meerdere interacties of sessies op te slaan en terug te halen, voor meer continuïteit en betere gebruikerservaring.
• Opbouw van agent-kennisbank: Helpt ontwikkelaars bij het bouwen van permanente kennisbanken voor AI-agenten, ter ondersteuning van geavanceerder redeneren en contexttracking.
• Data-annotatie en opslag: Vergemakkelijkt het vastleggen van belangrijke datapunten of annotaties tijdens gesprekken, die later kunnen worden opgehaald en geraadpleegd.
• Samenwerkend geheugen voor multi-agent systemen: Laat meerdere agenten een gezamenlijke pool van herinneringen delen en beheren, wat samenwerkende intelligentie mogelijk maakt.
• Geheugenbeheer en organisatie: Biedt tools voor het verwijderen en tonen van herinneringen, waardoor contextuele data efficiënt beheerd en georganiseerd kunnen worden.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js geïnstalleerd is op je systeem.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de StitchAI MCP Server toe aan de sectie mcpServers met het commando en de argumenten.
4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en bereikbaar is.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Zorg dat Node.js geïnstalleerd is.
2. Zoek je Claude-configuratiebestand op.
3. Voeg de StitchAI MCP Server-configuratie toe onder mcpServers.
4. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
5. Controleer of de server in de Claude-toolslijst verschijnt.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Installeer Node.js als dit nog niet aanwezig is.
2. Open de Cursor-instellingen of het configuratiebestand.
3. Voeg de StitchAI MCP Server toe in het object mcpServers.
4. Sla op en herstart Cursor.
5. Test de serververbinding binnen de Cursor-interface.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Controleer of Node.js is geïnstalleerd.
2. Bewerk je Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de StitchAI MCP Server toe aan mcpServers.
4. Sla het bestand op en herstart Cline.
5. Controleer of de StitchAI MCP Server bereikbaar is via Cline.

Voorbeeld JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen om API-sleutels of geheimen veilig aan je MCP-serverconfiguratie toe te voegen.

Voorbeeld:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-werkstroom te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratieveld je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:

{
  "stitchai-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “stitchai-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door de URL van je eigen MCP-server.

Overzicht

Onze mening

StitchAI MCP Server biedt een gerichte set geheugentools en is eenvoudig op te zetten op verschillende platforms. Het ontbreken van duidelijke resource- en prompt-definities en het missen van functies zoals sampling en roots beperken echter de flexibiliteit voor bredere MCP-workflows. Het project is nieuw en kent tot nu toe weinig community-ondersteuning.

Op een schaal van 0 tot 10 scoort deze MCP een 4 voor kernfunctionaliteit en duidelijkheid, maar mist volwassenheid, uitbreidbaarheid en adoptie.

MCP Score