Agentset MCP-server

Hva gjør “Agentset” MCP-serveren?

Agentset MCP (Model Context Protocol) Server er en åpen kildekodeplattform utformet for å muliggjøre Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiske egenskaper. Den lar KI-assistenter koble seg til eksterne datakilder, API-er eller tjenester, og forenkler utviklingen av intelligente, dokumentbaserte applikasjoner. Ved å fungere som en bro mellom KI-klienter og kontekstrike ressurser, gjør Agentset MCP-serveren det mulig å utføre dynamisk dokumentuthenting, effektiv databehandling og integrasjon med tilpassede arbeidsflyter. Dette gir utviklere muligheten til å bygge robuste, kontekstbevisste løsninger med økt produktivitet og fleksibilitet, der både KI og virkelige datakilder utnyttes til avanserte applikasjonsscenarier.

Liste over prompts

Det er ingen prompt-maler eksplisitt nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over ressurser

Det er ingen spesifikke ressurser (MCP Resources) listet opp i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over verktøy

Det er ingen eksplisitte verktøy listet eller beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer (f.eks. server.py finnes ikke eller ingen verktøyliste i README).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Bygg raskt applikasjoner som kombinerer KI-genererte svar med kontekst hentet fra dokumenter eller eksterne kilder, og forbedrer relevans og nøyaktighet i KI-resultater.
• Dokumentbasert applikasjonsutvikling: Forenkle opprettelsen av intelligente apper som kan få tilgang til, administrere og resonnere over store dokumentmengder.
• API- og datakildeintegrasjon: Fungerer som en bro mellom KI-klienter og API-er eller databaser, og gir sømløs tilgang til ulike data for rikere og mer dynamisk KI-interaksjon.
• Automatisering av tilpassede arbeidsflyter: Forbedre utvikleres arbeidsflyt ved å integrere KI-drevet automatisering med organisasjonsspesifikke ressurser og prosesser.
• Sikker deling av kontekst: Sørg for at kontekstinformasjon og legitimasjon (som API-nøkler og namespace-ID-er) håndteres sikkert via miljøvariabler.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.

2. Skaff deg din Agentset API-nøkkel og namespace-ID.

3. Finn konfigurasjonsfilen for Windsurf.

4. Legg til Agentset MCP-server-konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nøkkel",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "din-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.

6. Verifiser oppsettet ved å sjekke MCP-servertilkoblingen i Windsurf-grensesnittet.

Claude

1. Sørg for at Node.js er installert.

2. Skaff deg din Agentset API-nøkkel og namespace-ID.

3. Finn konfigurasjonsfilen for Claude.

4. Legg til følgende JSON-konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Claude på nytt.

6. Bekreft at MCP-serveren kjører fra Claudes adminverktøy.

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede finnes.

2. Skaff deg din Agentset API-nøkkel og namespace-ID.

3. Rediger konfigurasjonsfilen for Cursor.

4. Sett inn denne koden i mcpServers-delen:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nøkkel",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "din-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre endringene og start Cursor på nytt.

6. Test tilkoblingen for å sikre at den er aktiv.

Cline

1. Sørg for at Node.js er tilgjengelig.

2. Sikre din Agentset API-nøkkel og namespace-ID.

3. Åpne konfigurasjonsfilen for Cline.

4. Legg til Agentset MCP-server slik:

   {
     "mcpServers": {
       "agentset": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
         "env": {
           "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nøkkel",
           "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "din-namespace-id"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Cline på nytt.

6. Bekreft tilkoblingen i Clines systempanel.

Merk om sikring av API-nøkler:
Bruk alltid miljøvariabler for sensitiv informasjon som AGENTSET_API_KEY og AGENTSET_NAMESPACE_ID.
Eksempel:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nøkkel",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "din-namespace-id"
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til din KI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan KI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på din MCP-server (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Agentset MCP-server-repoet gir en tydelig oversikt, oppsettveiledning og sikkerhetsråd, men mangler detaljert dokumentasjon om prompts, ressurser og verktøy. Selv om det er solid for applikasjonsoppsett, er det begrenset når det gjelder funksjonalitet og brukstransparens.

MCP-score

Basert på de to tabellene scorer Agentset MCP-serveren for øyeblikket 4/10 for MCP-beredskap. Den gir et sterkt grunnlag og et enkelt oppsett, men mangler dokumentasjon og eksplisitt visning av funksjoner (prompts, verktøy, ressurser) som trengs for full MCP-utnyttelse og vurdering.