Boost.space MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Boost.space” MCP Server?

Boost.space MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Boost.Space REST API, og lar MCP-klienter (slik som Claude Desktop) samhandle med Boost.Space-plattformen. Ved å proxy-e Boost.Space sitt API, gjør den det mulig for AI-drevne verktøy å utføre ulike operasjoner som å søke i databaser, håndtere filer eller samhandle med eksterne tjenester tilgjengelig via Boost.Space. Dette forbedrer utvikleres arbeidsflyt ved å sentralisere tilgangen til organisasjonsressurser, automatisere repeterende oppgaver og legge til rette for sømløs integrasjon mellom AI-modeller og strukturert forretningsdata eller arbeidsflyter.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er dokumentert i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført eller beskrevet i depotet.

Liste over verktøy

Ingen verktøy er beskrevet eller nevnt i dokumentasjonen eller kodeindeksen til depotet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Boost.Space-datatilgang: Gjør det mulig for AI-agenter å hente og jobbe med data lagret på Boost.Space-plattformen, og tilrettelegger for automatisert analyse eller rapportering.
• Integrasjon med AI-assistenter: Fungerer som backend for skrivebords-AI-klienter (f.eks. Claude Desktop) for sikker og effektiv samhandling med organisasjonsdata.
• API-proxy: Tilbyr en standardisert metode for AI-klienter å få tilgang til Boost.Space REST API-endepunkter uten å måtte håndtere legitimasjon eller HTTP-logikk direkte.
• Effektiviserte utviklerarbeidsflyter: Forenkler tilkobling av LLM-drevne grensesnitt til forretningsoperasjoner og data, og reduserer manuelt integrasjonsarbeid.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen eksplisitte oppsettinstruksjoner for Windsurf er gitt i depotet.

Claude

1. Sørg for at Python og nødvendige avhengigheter er installert.
2. Installer Boost.space MCP-serveren:

   pip install boostspace-mcp
   

3. I Claude Desktop-konfigurasjonen, legg til følgende i mcpServers-objektet:

   "mcpServers": {
     "boostspace": {
       "command": "python",
       "args": ["-m","boostspace_mcp.server"],
       "env": {
         "BOOSTSPACE_API_BASE": "{{API_PATH}}",
         "BOOSTSPACE_TOKEN": "{{TOKEN}}"
       },
       "transport": "stdio"
     }
   }
   

4. Start Claude Desktop på nytt for å laste inn den nye MCP-serveren.
5. Sett API-nøklene dine (BOOSTSPACE_API_BASE og BOOSTSPACE_TOKEN) ved å bruke miljøvariabler som vist i konfigurasjonen ovenfor.

Cursor

Ingen eksplisitte oppsettinstruksjoner for Cursor er gitt i depotet.

Cline

Ingen eksplisitte oppsettinstruksjoner for Cline er gitt i depotet.

Eksempel på sikring av API-nøkler:

"env": {
  "BOOSTSPACE_API_BASE": "https://api.boost.space/v1",
  "BOOSTSPACE_TOKEN": "your-api-token"
}

Bruk miljøvariabler for å holde API-legitimasjonen din sikker.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:

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

{
  "boostspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “boostspace” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Støtter serveren Roots? Ukjent (ikke dokumentert)
Støtter serveren Sampling? Ukjent (ikke dokumentert)

Vår vurdering

Boost.space MCP Server gir tydelig grunnleggende oppsett for Claude Desktop, men mangler dokumentasjon på MCP-promptmaler, ressurser og verktøy. Den egner seg som referanse for å proxy-e et API til AI-assistenter, men ville hatt fordel av mer omfattende dokumentasjon og oversikt over funksjoner.

MCP-score