
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
Koble AI-assistentene og verktøyene dine til Inkeeps oppdaterte produktdokumentasjon for smartere, kontekstbevisste løsninger som øker utviklerproduktiviteten og kundestøtten.
Inkeep MCP Server er en spesialisert Model Context Protocol (MCP)-server designet for å koble AI-assistenter til oppdatert produktdokumentasjon og innhold administrert i Inkeep. Den fungerer som en bro, slik at utviklerverktøy og LLM-drevne agenter kan søke og hente relevant dokumentasjon og produktkunnskap direkte fra Inkeeps API-er. Dette forbedrer utviklerarbeidsflyter ved å muliggjøre oppgaver som å søke etter produktdokumentasjon, integrere RAG (Retrieval Augmented Generation)-funksjonalitet, og vise oppdatert innhold i AI-drevne utviklingsmiljøer. Ved å tilby et standardisert grensesnitt forenkler den integrasjon og gir utviklere mulighet til å bygge mer intelligente og kontekstbevisste assistenter og verktøy.
Produktsøk i dokumentasjon
Utviklere og AI-agenter kan hente den nyeste produktdokumentasjonen for Inkeep, slik at brukere får autoritativ og oppdatert informasjon som svar på produktrelaterte forespørsler.
RAG (Retrieval Augmented Generation)-integrasjon
Bruk som backend for RAG-arbeidsflyter i AI-assistenter, slik at de kan utvide svarene sine med relevante dokumentasjonsutdrag fra Inkeep.
Inkeep API-integrasjon i utviklerverktøy
Integrer Inkeeps kunnskapsbase direkte i utvikler-IDEr, chatboter eller støttesystemer, og reduser kontektsbytte og øk produktiviteten.
Samtalebasert produktsupport
Drift chat-baserte støttebotter eller assistenter som besvarer komplekse spørsmål med oppdatert dokumentasjon fra Inkeeps administrerte innhold.
Automatisert onboarding-hjelp
Gi onboarding-informasjon til nye brukere eller teammedlemmer, ved å bruke Inkeeps dokumentasjon som sannhetskilde.
Ingen Windsurf-spesifikke oppsettsinstruksjoner er gitt i depotet.
git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
cd mcp-server-python
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml
claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"inkeep-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
"run",
"-m",
"inkeep_mcp_server"
],
"env": {
"INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
"INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
"INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
"INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
"INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Henter produktdokumentasjon om Inkeep. Spørringen bør formuleres som et samtalespørsmål om Inkeep."
}
}
}
}
Sikre API-nøkler:
Sørg for å lagre API-nøkkelen din i miljøvariabler som vist i env
-blokken i konfigurasjonen over.
Ingen Cursor-spesifikke oppsettsinstruksjoner er gitt i depotet.
Ingen Cline-spesifikke oppsettsinstruksjoner er gitt i depotet.
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"inkeep-mcp-server": {
"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 “inkeep-mcp-server” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Generell oversikt og beskrivelse tilgjengelig. |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler er spesifisert. |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressurser beskrevet. |
Liste over verktøy | ✅ | Ett verktøy: search-product-content beskrevet i konfigurasjonseksempelet. |
Sikre API-nøkler | ✅ | Instruksjoner gitt i konfigurasjons-JSON ved bruk av miljøvariabler. |
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering) | ⛔ | Ingen omtale av sampling i repo eller dokumentasjon. |
Basert på tilgjengelig informasjon gir Inkeep MCP Server et fokusert og nyttig verktøy for søk i produktdokumentasjon med klare oppsettsteg og sikker API-nøkkelhåndtering. Mangelen på eksplisitte prompt-maler, ressurslister og avanserte funksjoner som sampling eller “roots” reduserer imidlertid fullstendigheten for bredere MCP-brukstilfeller.
Jeg vil gi denne MCP-serveren en 5/10: Den tilbyr et tydelig, godt dokumentert grunnleggende verktøy for å integrere Inkeep-produktdokumentasjon med MCP-klienter, men mangler bredere funksjonsdekning og dokumentasjon rundt prompt-maler, ressurser og avanserte MCP-egenskaper.
Har en LISENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall Forks | 5 |
Antall Stjerner | 18 |
Inkeep MCP Server er en spesialisert Model Context Protocol-server som kobler AI-assistenter og verktøy til produktdokumentasjon administrert i Inkeep, og muliggjør sanntids, autoritativ tilgang til innhold for RAG, chatboter og utviklerarbeidsflyter.
Den tilbyr verktøyet 'search-product-content', som henter oppdatert produktdokumentasjon om Inkeep basert på samtalebaserte forespørsler.
Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, åpne konfigurasjonen og legg inn dine Inkeep MCP-servertilkoblingsdetaljer som vist i JSON-formatet. Sørg for at API-nøkkelen og server-URLen er korrekt satt.
Oppbevar alltid API-nøklene dine i miljøvariabler som vist i eksempeltkonfigurasjonen. Unngå å hardkode hemmeligheter i konfigurasjonsfilene dine.
Nøkkelbruk inkluderer produktsøk i dokumentasjon, RAG-integrasjon for AI-assistenter, automatisering av onboarding og chat-basert utvikler- eller kundestøtte med oppdatert dokumentasjon.
Foreløpig støtter den ett primærverktøy for dokumentasjonssøk og tilbyr ikke eksplisitte prompt-maler eller tilleggsressurser i dokumentasjonen.
Den er MIT-lisensiert, noe som tillater bred bruk og integrasjon.
Forbedre AI-arbeidsflytene og utviklerverktøyene dine ved å koble direkte til Inkeeps nyeste produktdokumentasjon. Aktiver intelligent, kontekstrik støtte og onboarding med minimal oppsett.
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...
iMCP MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Mac-ens innebygde apper, og gir sikker tilgang til Meldinger, Kontakter, Kalender, Påminnelser, Vær...
Drupal MCP-serveren integrerer Drupals kraftige innholdsstyring med AI-arbeidsflyter via Model Context Protocol (MCP), og muliggjør automatisering, innholdsoper...