
LLM Context MCP Server
LLM Context MCP Server bygger bro mellom AI-assistenter og eksterne kode- og tekstprosjekter, og muliggjør kontekstavhengige arbeidsflyter for kodegjennomgang, ...
Lspace MCP Server gjør spredte AI-samtaler om til en vedvarende, søkbar kunnskapsbase og muliggjør sømløs deling av kontekst på tvers av utviklerverktøy.
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.
Ingen prompt-maler kunne identifiseres fra de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte MCP-“ressurser” er dokumentert i de tilgjengelige filene eller README.
Ingen eksplisitte verktøydefinisjoner (f.eks. query_database, read_write_file, osv.) er dokumentert eller oppført i de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.
Ingen plattformspesifikke instruksjoner for Windsurf funnet i det tilgjengelige materialet.
Ingen plattformspesifikke instruksjoner for Claude funnet i det tilgjengelige materialet.
git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
cd lspace-server
npm install
npm run build
cp .env.example .env
# Rediger .env for å sette OPENAI_API_KEY og andre variabler etter behov
cp config.example.json config.local.json
# Rediger config.local.json for å legge til din GitHub PAT og repositories
{
"mcpServers": [
{
"command": "node",
"args": ["/faktisk/absolutt/sti/til/din/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
}
]
}
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": {}
}
]
}
Ingen plattformspesifikke instruksjoner for Cline funnet i det tilgjengelige materialet.
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen dokumentert |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen dokumentert |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen 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.
Har en LICENSE | ✅ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 0 |
Antall stjerner | 1 |
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.
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.
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.
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.
Den nåværende dokumentasjonen inkluderer ikke prompt-maler eller eksplisitte verktøydefinisjoner. Lspace fokuserer på kunnskapspersistering, kontekststyring og repo-integrasjon for AI-arbeidsflyter.
Integrer Lspace MCP Server i din FlowHunt-arbeidsflyt for å fange, lagre og dele kunnskap på tvers av alle dine AI-verktøy og økter.
LLM Context MCP Server bygger bro mellom AI-assistenter og eksterne kode- og tekstprosjekter, og muliggjør kontekstavhengige arbeidsflyter for kodegjennomgang, ...
LSP MCP-serveren kobler Language Server Protocol (LSP)-servere til KI-assistenter, og muliggjør avansert kodeanalyse, intelligent autofullføring, diagnostikk og...
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...