Lspace MCP Server

Lspace MCP Server

Lspace MCP Server gjør spredte AI-samtaler om til en vedvarende, søkbar kunnskapsbase og muliggjør sømløs deling av kontekst på tvers av utviklerverktøy.

Hva gjør “Lspace” MCP Server?

Lspace MCP Server er en åpen kildekode-backend og frittstående applikasjon som implementerer Model Context Protocol (MCP). Den er utviklet for å eliminere friksjonen ved kontekstbytte for utviklere ved å gjøre det mulig å fange innsikt fra enhver AI-økt, og gjøre dem vedvarende tilgjengelige i ulike verktøy. Ved å koble AI-agenter og eksterne verktøy til administrerte innholdsrepositories, gjør Lspace spredte samtaler om til vedvarende, søkbar kunnskap. Den muliggjør arbeidsflyter som intelligent kunnskapsbasegenerering, kontekstberikelse for AI-assistenter og sømløs integrasjon med verktøy som kan forespørre eller oppdatere lagret kunnskap. Lspace gir utviklere mulighet til å integrere og administrere kunnskapsrepositories, og legger til rette for bedre utviklingsprosesser og samarbeid.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler kunne identifiseres fra de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-“ressurser” er dokumentert i de tilgjengelige filene eller README.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøydefinisjoner (f.eks. query_database, read_write_file, osv.) er dokumentert eller oppført i de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Kunnskapsbasegenerering: Lspace gjør det mulig å fange og lagre innsikt og utdata fra AI-økter, som kan administreres som en vedvarende kunnskapsbase.
  • Kontekstuell AI-assistanse: Utviklere kan bruke Lspace til å berike AI-interaksjoner med kontekst fra tidligere samtaler eller repositories, og forbedre nøyaktighet og relevans.
  • Repository-styring: Ved å konfigurere tilkoblinger til lokale eller GitHub repositories hjelper Lspace med å administrere kode og dokumentasjon som kontekst for AI-agenter.
  • Sømløs verktøysintegrasjon: Lspace gjør innsikt tilgjengelig på tvers av flere verktøy, reduserer kontekstbytte og forbedrer arbeidsflyteffektiviteten.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen plattformspesifikke instruksjoner for Windsurf funnet i det tilgjengelige materialet.

Claude

Ingen plattformspesifikke instruksjoner for Claude funnet i det tilgjengelige materialet.

Cursor

  1. Sørg for forutsetninger: Installer Node.js (LTS), npm og Git.
  2. Klon repositoryet:
    git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
    cd lspace-server
    
  3. Installer avhengigheter:
    npm install
    npm run build
    
  4. Sett opp miljøvariabler:
    cp .env.example .env
    # Rediger .env for å sette OPENAI_API_KEY og andre variabler etter behov
    
  5. Konfigurer repositories og tilgangsnøkler:
    cp config.example.json config.local.json
    # Rediger config.local.json for å legge til din GitHub PAT og repositories
    
  6. I Cursor, konfigurer din MCP-server ved å legge til dette JSON-utdraget (erstatt stien med din faktiske sti):
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "node",
          "args": ["/faktisk/absolutt/sti/til/din/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
        }
      ]
    }
    

Sikring av API-nøkler

Lagre sensitive API-nøkler (som OPENAI_API_KEY) i miljøvariabler. Eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/sti/til/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "din-openai-api-nøkkel"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Ingen plattformspesifikke instruksjoner for Cline funnet i det tilgjengelige materialet.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

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

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/stiveimcp/url"
  }
}

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


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over prompt-malerIngen dokumentert
Liste over ressurserIngen dokumentert
Liste over verktøyIngen dokumentert
Sikring av API-nøkler.env/.json
Sampling-støtte (mindre viktig i vurdering)Ikke nevnt

Basert på dokumentasjonsnivået, tilstedeværelse av en klar oversikt, fungerende oppsett og noen bruksdetaljer, men manglende verktøy-, prompt-, ressurs-, rot- og sampling-dokumentasjon, vil jeg gi denne MCP-serveren 4/10 for fullstendighet og utvikleropplevelse.


MCP-score

Har en LICENSE
Har minst ett verktøy
Antall forks0
Antall stjerner1

Vanlige spørsmål

Hva er Lspace MCP Server?

Lspace MCP Server er en åpen kildekode-backend-applikasjon som implementerer Model Context Protocol (MCP) for å fange, lagre og dele innsikt fra AI-økter. Den gjør spredte samtaler om til vedvarende, søkbar kunnskap for bruk på tvers av verktøy og arbeidsflyter.

Hvordan forbedrer Lspace utvikleres arbeidsflyt?

Ved å integrere med AI-agenter og repositories fjerner Lspace friksjon fra kontekstbytte, beriker AI-interaksjoner med vedvarende kontekst og gjør innsikt tilgjengelig på tvers av verktøy, noe som forbedrer effektivitet og samarbeid.

Hva er hovedbruksområdene for Lspace MCP Server?

Lspace er ideell for kunnskapsbasegenerering fra AI-samtaler, å berike AI-assistenter med kontekstuell hukommelse, å styre kode- og dokumentasjonsrepositories som kontekst, og muliggjøre sømløs integrasjon med flere arbeidsflytverktøy.

Hvordan sikrer jeg API-nøklene mine med Lspace?

API-nøkler som OPENAI_API_KEY bør lagres i miljøvariabler (f.eks. i en .env-fil eller i 'env'-seksjonen av din MCP-serverkonfigurasjon) i stedet for å hardkodes, for å sikre bedre sikkerhet for dine tilgangsnøkler.

Støtter Lspace MCP Server prompt-maler eller eksplisitte verktøy?

Den nåværende dokumentasjonen inkluderer ikke prompt-maler eller eksplisitte verktøydefinisjoner. Lspace fokuserer på kunnskapspersistering, kontekststyring og repo-integrasjon for AI-arbeidsflyter.

Prøv Lspace MCP Server med FlowHunt

Integrer Lspace MCP Server i din FlowHunt-arbeidsflyt for å fange, lagre og dele kunnskap på tvers av alle dine AI-verktøy og økter.

Lær mer

LLM Context MCP Server
LLM Context MCP Server

LLM Context MCP Server

LLM Context MCP Server bygger bro mellom AI-assistenter og eksterne kode- og tekstprosjekter, og muliggjør kontekstavhengige arbeidsflyter for kodegjennomgang, ...

3 min lesing
AI MCP Server +5
LSP MCP Server-integrasjon
LSP MCP Server-integrasjon

LSP MCP Server-integrasjon

LSP MCP-serveren kobler Language Server Protocol (LSP)-servere til KI-assistenter, og muliggjør avansert kodeanalyse, intelligent autofullføring, diagnostikk og...

4 min lesing
AI Code Intelligence +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

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...

3 min lesing
AI MCP +4