Context Portal (ConPort) MCP-server

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.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

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.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

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:

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

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