StitchAI MCP Server

Hva gjør “StitchAI” MCP Server?

StitchAI MCP Server er en implementering av Model Context Protocol (MCP) utviklet for å drive Stitch AI sitt minnehåndteringssystem. Den fungerer som et desentralisert kunnskapshub for AI, og muliggjør sømløse forbindelser mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester. Gjennom denne serveren kan AI-agenter effektivt opprette, hente og administrere “minner”—strukturerte informasjonsbiter som forbedrer deres kontekstforståelse og resonneringsevne. Ved å tilby et sett med verktøy for minneoperasjoner, effektiviserer StitchAI MCP Server arbeidsflyter som å lagre innsikt, spore kontekstdata eller hente relevant informasjon. Dette gir utviklere mulighet til å bygge mer kontekstbevisste, interaktive og sofistikerte AI-løsninger for informasjonsbehandling.

Liste over Prompter

Ingen promptmaler ble funnet i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-“ressurser” ble funnet i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over Verktøy

• createMemory: Lar AI-agenten opprette et nytt minne med angitt innhold og metadata.
• getMemory: Henter et spesifikt minne ved hjelp av identifikator, slik at lagret informasjon kan gjenfinnes.
• listMemories: Viser alle tilgjengelige minner, og gir oversikt over kunnskapsbasen.
• deleteMemory: Sletter et spesifikt minne ved hjelp av identifikator, slik at minnelageret kan administreres og beskjæres.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Langtidshåndtering av kontekst: Gjør det mulig for AI-agenter å lagre og hente informasjon på tvers av flere interaksjoner eller økter, noe som forbedrer kontinuitet og brukeropplevelse.
• Bygging av kunnskapsbase for agenter: Hjelper utviklere med å lage vedvarende kunnskapsbaser for AI-agenter, og støtter mer avansert resonnering og kontekstsporing.
• Dataannotering og lagring: Forenkler innsamling av viktige datapunkter eller annotasjoner under samtaler, som senere kan hentes frem og refereres til.
• Samarbeidsminne for fleragentsystemer: Lar flere agenter dele og administrere et felles minnebibliotek, og fremmer samarbeidsintelligens.
• Minnebeskjæring og organisering: Gir verktøy for å slette og vise minner, slik at kontekstdatas håndteres og organiseres effektivt.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til StitchAI MCP Server i mcpServers-seksjonen med kommando og argumenter.
4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Eksempel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Forsikre deg om at Node.js er installert.
2. Finn Claude-konfigurasjonsfilen din.
3. Sett inn StitchAI MCP Server-konfigurasjonen under mcpServers.
4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Bekreft at serveren vises i Claudes verktøyliste.

Eksempel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er til stede.
2. Åpne Cursor-innstillingene eller konfigurasjonsfilen.
3. Legg til StitchAI MCP Server i mcpServers-objektet.
4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Test serverforbindelsen i Cursors grensesnitt.

Eksempel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Bekreft at Node.js er installert.
2. Rediger Cline-konfigurasjonsfilen din.
3. Inkluder StitchAI MCP Server i mcpServers.
4. Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Sjekk at StitchAI MCP Server er tilgjengelig via Cline.

Eksempel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for å injisere API-nøkler eller hemmeligheter sikkert i MCP-serverkonfigurasjonen din.

Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen setter du inn dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-formatet:

{
  "stitchai-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Oversikt

Vår vurdering

StitchAI MCP Server tilbyr et fokusert sett med minneverktøy og er enkel å sette opp på tvers av plattformer. Mangelen på tydelige ressurs- og promptdefinisjoner, samt manglende funksjoner som sampling og røtter, begrenser likevel fleksibiliteten for bredere MCP-arbeidsflyter. Prosjektet er nytt og har foreløpig lite fellesskapsoppslutning.

På en skala fra 0 til 10 får denne MCP-en 4 for kjernefunksjonalitet og klarhet, men mangler modenhet, utvidbarhet og adopsjon.

MCP-score