Lspace MCP Server

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.

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 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.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

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:

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

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