LLM Context MCP Server

Hva gjør “LLM Context” MCP Server?

LLM Context MCP Server er et verktøy utviklet for å koble AI-assistenter sømløst til eksterne kode- og tekstprosjekter, og forbedrer utviklingsprosessen gjennom Model Context Protocol (MCP). Ved å bruke .gitignore-mønstre for intelligent filvalg, lar den utviklere injisere svært relevant innhold direkte i LLM-chatgrensesnitt eller bruke en effektiv utklippsboks-arbeidsflyt. Dette muliggjør oppgaver som kodegjennomgang, dokumentasjonsgenerering og prosjekutforskning på en effektiv måte med kontekstavhengig AI-assistanse. LLM Context er spesielt effektiv for både koderepositorier og samlinger av tekstlige dokumenter, og fungerer som en allsidig bro mellom prosjektdata og AI-drevne arbeidsflyter.

Liste over Prompter

Ingen informasjon funnet i depotet om definerte prompt-maler.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er nevnt i de oppgitte filene eller dokumentasjonen.

Liste over Verktøy

Ingen server.py eller tilsvarende fil som lister verktøy finnes i den synlige mappestrukturen. Ingen informasjon om eksponerte verktøy kunne finnes.

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Automatisering av kodegjennomgang: Injiserer relevante kodestykker i LLM-grensesnitt for å bistå med automatisert eller assistert kodegjennomgang.
• Dokumentasjonsgenerering: Gjør det mulig for AI å få tilgang til og oppsummere dokumentasjonen direkte fra prosjektfiler.
• Prosjektutforskning: Bistår utviklere og AI-agenter med å raskt forstå store kodebaser eller tekstprosjekter ved å fremheve nøkkelfiler og oversikter.
• Utklippsboks-arbeidsflyt: Lar brukere kopiere innhold til og fra utklippsboksen for rask deling med LLM-er, og øker produktiviteten i chatbaserte arbeidsflyter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (f.eks. windsurf.config.json).
3. Legg til LLM Context MCP Server ved å bruke følgende JSON-snutt:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller oppsettet ved å sjekke om MCP-serveren vises i Windsurf.

Claude

1. Installer Node.js og sørg for at Claude støtter MCP-integrasjon.
2. Rediger Claudes konfigurasjonsfil for å inkludere MCP-serveren:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Lagre filen og start Claude på nytt.
4. Bekreft at serveren er tilgjengelig i Claudes MCP-innstillinger.

Cursor

1. Installer nødvendige forutsetninger for Cursor-editoren.
2. Åpne Cursors MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til LLM Context MCP Server:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
5. Kontroller at MCP-serveren er operativ.

Cline

1. Installer Node.js og Cline.
2. Rediger Clines konfigurasjon for å registrere MCP-serveren:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Lagre og start Cline på nytt.
4. Sjekk at MCP-serveren nå er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler

Sett miljøvariabler for å beskytte API-nøkler og hemmeligheter. Eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

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

{
  "llm-context": {
    "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 “llm-context” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på de to tabellene har denne MCP-serveren en solid oversikt og gode sikkerhetsrutiner, men mangler tydelig dokumentasjon på prompter, ressurser og verktøy. Dermed er den mest nyttig for enkle kontekstdelings-arbeidsflyter og krever ytterligere dokumentasjon for å utnytte MCPs avanserte funksjoner fullt ut.

MCP Score