Context Portal (ConPort) MCP-server

Context Portal (ConPort) MCP-server

Gi dine AI-assistenter prosjektspesifikt minne. ConPort lagrer og henter strukturert prosjektkontekst, og muliggjør smartere, kontekstsensitive AI-arbeidsflyter i FlowHunt og IDE-er.

Hva gjør “Context Portal” MCP-server?

Context Portal (ConPort) er en minnebank MCP-server laget for å styrke AI-assistenter og utviklerverktøy i IDE-er ved å håndtere strukturert prosjektkontekst. Ved å fungere som en prosjektspesifikk kunnskapsgraf muliggjør ConPort kraftig Retrieval Augmented Generation (RAG), slik at AI raskt kan få tilgang til og bruke relevant prosjektinformasjon. Den lagrer viktige prosjektdata som beslutninger, oppgaver, fremdrift, arkitekturvalg, ordlister og spesifikasjoner på en strukturert måte. Dette hjelper AI-assistenter med å gi mer presise og kontekstsensitive svar, og forbedrer utviklingsprosesser ved å gjøre prosjektkunnskap lett søkbar og brukbar.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen spesifikke verktøy er beskrevet eller oppført fra server.py eller annen serverlogikk i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Prosjektkunnskapshåndtering
    Lagre og hent nøkkelbeslutninger, ordlister, spesifikasjoner og arkitekturvalg, slik at AI-assistenter kan gi prosjekttilpasset veiledning og kontekst.

  • Kontekstsensitiv AI kodeassistanse
    La AI-assistenter i IDE-er få tilgang til strukturert prosjektminne, og forbedre kodeforslag og forklaringer ved å bruke prosjektets historie og terminologi.

  • Retrieval Augmented Generation (RAG)
    Forbedre LLM-drevne assistenter ved å gi dem oppdatert og relevant prosjektdata for mer presise og kontekstuelle svar.

  • Prosjektfremdriftssporing
    Hold en strukturert oversikt over fullførte oppgaver, åpne punkter og pågående arbeid, slik at AI-agenter kan oppsummere eller rapportere prosjektstatus.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Sørg for at nødvendige forutsetninger er installert (f.eks. Node.js, Python etter behov).
  2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
  3. Legg til Context Portal MCP-server med en konfigurasjon som ligner på:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Bekreft at oppsettet er aktivt og at MCP-serveren er tilgjengelig.

Claude

  1. Bekreft forutsetninger (som nødvendig runtime).
  2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
  3. Sett inn følgende JSON-snutt under MCP-servere:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Claude på nytt.
  5. Sjekk tilkoblingen for å sikre at MCP-serveren kjører.

Cursor

  1. Installer nødvendige avhengigheter.
  2. Rediger Cursor MCP-konfigurasjonsfilen.
  3. Legg til Context Portal MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor IDE på nytt.
  5. Bekreft at MCP-serveren er registrert og tilgjengelig.

Cline

  1. Oppfyll alle forutsetninger (se prosjektkrav).
  2. Finn Clines MCP-serveres konfigurasjonsseksjon.
  3. Registrer Context Portal MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
  5. Valider at MCP-serveren er aktiv.

Sikring av API-nøkler:
For å angi API-nøkler sikkert, bruk miljøvariabler. Her er et eksempel på hvordan du inkluderer dem i konfigurasjonen din:

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i Flows

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:

FlowHunt MCP flow

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

{
  "context-portal": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler funnet
Liste over ressurserIngen eksplisitte ressurser oppført
Liste over verktøyIngen verktøy oppført i serverlogikk
Sikring av API-nøklerEksempel på miljøvariabler inkludert
Roots-støtteIkke spesifisert
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering)Ikke spesifisert

Vår vurdering

Context Portal MCP (ConPort) gir en tydelig oversikt og gode bruksbeskrivelser, men mangler eksplisitt teknisk dokumentasjon for prompt-maler, verktøy og ressurser i de tilgjengelige offentlige filene. Oppsettveiledningen og API-nøkkel-instruksjoner er nyttige. Totalt sett er nytten tydelig, men mer detaljer om serveren ville gitt en høyere score.

MCP-tabellvurdering: 6/10

MCP-score

Har en LISENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forks47
Antall stjerner352

Vanlige spørsmål

Hva er Context Portal (ConPort) MCP-server?

Context Portal er en minnebank MCP-server som håndterer strukturert prosjektkontekst for AI-assistenter og utviklerverktøy. Den fungerer som en prosjektspesifikk kunnskapsgraf, og muliggjør Retrieval Augmented Generation (RAG) og kontekstsensitive AI-funksjoner.

Hva er hovedbruksområdene for ConPort?

ConPort brukes til prosjektkunnskapshåndtering, kontekstsensitiv AI kodeassistanse, Retrieval Augmented Generation (RAG), og prosjektfremdriftssporing i utviklingsarbeidsflyter.

Hvordan sikrer jeg API-nøklene mine med ConPort?

Bruk miljøvariabler for å trygt angi API-nøkler i MCP-serverkonfigurasjonen din. For eksempel: { "env": { "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}" } }

Hvordan integreres ConPort med FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, koble den til AI-agenten din, og angi ConPort MCP-serverdetaljer i konfigurasjonspanelet ved å bruke det angitte JSON-formatet. Dette lar AI-agenten få tilgang til strukturert prosjektkontekst og minne.

Har ConPort prompt-maler eller innebygde verktøy?

Ingen prompt-maler eller innebygde verktøy er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller serverlogikk. Dens primære funksjon er strukturert kontekstlagring og -henting for prosjektspesifikk AI-forsterkning.

Øk AI-agentens minne med ConPort

Styrk utviklingsteamet ditt med kontekstsensitiv AI ved å integrere Context Portal MCP-server. Forenkle prosjektkunnskapshåndtering og forbedre AI-drevne kodearbeidsflyter.

Lær mer

Contrast MCP-server
Contrast MCP-server

Contrast MCP-server

Contrast MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Contrast Security-plattformen, og muliggjør sikre, effektive utviklingsprosesser ved å gi sannti...

3 min lesing
AI Security +4
Kong Konnect MCP Server
Kong Konnect MCP Server

Kong Konnect MCP Server

Kong Konnect MCP Server integrerer AI-assistenter med Kong Konnects API Gateway, slik at du kan utføre analyser, konfigurasjon og kontrollplanstyring med naturl...

4 min lesing
AI API Gateway +5
Consul MCP-server
Consul MCP-server

Consul MCP-server

Consul MCP-serveren kobler AI-assistenter og utviklerverktøy med HashiCorp Consuls kraftige tjenesteoppdagelse, helsesjekk og nøkkel-verdi-store API-er. Denne i...

4 min lesing
AI Automation MCP Server +5