
AgentQL MCP Server
AgentQL MCP Server integruje zaawansowane wyciąganie danych z sieci do przepływów pracy AI, umożliwiając płynne pozyskiwanie ustrukturyzowanych danych ze stron ...
Agentset MCP Server łączy agentów AI z rzeczywistymi danymi, umożliwiając zaawansowane przepływy RAG oraz aplikacje oparte na dokumentach z bezpieczną obsługą API.
Agentset MCP (Model Context Protocol) Server to otwartoźródłowa platforma zaprojektowana do ułatwiania Retrieval-Augmented Generation (RAG) z funkcjami agentowymi. Pozwala asystentom AI na łączenie się z zewnętrznymi źródłami danych, API czy usługami, usprawniając rozwój inteligentnych aplikacji opartych na dokumentach. Działając jako most między klientami AI a zasobami bogatymi w kontekst, Agentset MCP Server umożliwia takie zadania jak dynamiczne pobieranie dokumentów, efektywne zarządzanie danymi oraz integrację z własnymi przepływami pracy. Daje to deweloperom możliwość budowania solidnych, kontekstowych rozwiązań z większą produktywnością i elastycznością, wykorzystując zarówno AI, jak i rzeczywiste źródła danych w zaawansowanych scenariuszach aplikacyjnych.
W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono wyraźnie szablonów promptów.
W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wyliczono konkretnych zasobów (MCP Resources).
W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono ani nie opisano jawnie żadnych narzędzi (np. brak server.py lub listy narzędzi w README).
Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
Uzyskaj swój klucz API Agentset oraz ID namespace.
Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
Dodaj konfigurację Agentset MCP Server:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
}
}
}
Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
Zweryfikuj połączenie serwera MCP w interfejsie Windsurf.
Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
Uzyskaj swój klucz API Agentset oraz ID namespace.
Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
Dodaj poniższą konfigurację JSON:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
}
}
}
}
Zapisz i zrestartuj Claude.
Potwierdź działanie serwera MCP w narzędziach administracyjnych Claude.
Zainstaluj Node.js jeśli nie jest obecny.
Uzyskaj klucz API Agentset oraz ID namespace.
Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
Wstaw ten fragment do sekcji mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
}
}
}
Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
Przetestuj połączenie, aby upewnić się, że jest aktywne.
Upewnij się, że Node.js jest dostępny.
Zabezpiecz swój klucz API Agentset oraz ID namespace.
Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
Dodaj Agentset MCP Server w następujący sposób:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
}
}
}
Zapisz i zrestartuj Cline.
Zweryfikuj połączenie w panelu systemowym Cline.
Uwaga o bezpieczeństwie kluczy API:
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania poufnych informacji, takich jak AGENTSET_API_KEY
i AGENTSET_NAMESPACE_ID
.
Przykład:
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zastąpić “MCP-name” faktyczną nazwą swojego MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itp.) i podać własny adres URL serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Przegląd obecny w README |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak wymienionych zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak wymienionych narzędzi; brak server.py lub równoważnej specyfikacji |
Bezpieczeństwo kluczy API | ✅ | Instrukcje dotyczące zmiennych środowiskowych w konfiguracji |
Wsparcie dla sampling (mniej istotne) | ⛔ | Brak wzmianki o wsparciu sampling |
Repozytorium Agentset MCP Server dostarcza przejrzysty przegląd, instrukcje konfiguracji i wskazówki dotyczące bezpieczeństwa, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji na temat promptów, zasobów i narzędzi. Sprawdza się jako baza do uruchomienia aplikacji, lecz ogranicza przejrzystość funkcji i sposobów użycia.
Ma licencję | ✅ (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba forków | 2 |
Liczba gwiazdek | 5 |
Na podstawie powyższych tabel Agentset MCP Server uzyskuje obecnie 4/10 za gotowość MCP. Oferuje solidne podstawy i podstawową konfigurację, ale brakuje mu dokumentacji i jawnej ekspozycji funkcji (promptów, narzędzi, zasobów) wymaganych do pełnego wykorzystania i oceny MCP.
Agentset MCP Server to otwartoźródłowa platforma stworzona do Retrieval-Augmented Generation (RAG) z funkcjami agentowymi. Łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając dynamiczne, kontekstowe aplikacje oparte na dokumentach.
Możesz szybko tworzyć aplikacje łączące odpowiedzi generowane przez AI z kontekstem pobranym z dokumentów lub API, automatyzować przepływy pracy i bezpiecznie zarządzać dostępem do zewnętrznych źródeł danych, tworząc bardziej inteligentne rozwiązania AI.
W dostępnej dokumentacji nie opisano jawnie szablonów promptów ani wbudowanych narzędzi. Serwer skupia się na integracji i pobieraniu danych, a nie na dostarczaniu zdefiniowanych promptów czy narzędzi.
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania poufnych informacji, takich jak AGENTSET_API_KEY i AGENTSET_NAMESPACE_ID, zgodnie z zaleceniami w instrukcji instalacji.
Dodaj komponent MCP do swojego przepływu FlowHunt, a następnie skonfiguruj szczegóły serwera MCP w sekcji konfiguracji systemowej MCP przy użyciu podanego formatu JSON. Dzięki temu Twój agent AI uzyska dostęp do funkcji MCP.
Wzmocnij swoich agentów AI danymi w czasie rzeczywistym i kontekstem dzięki Agentset MCP Server. Twórz inteligentniejsze i bardziej dynamiczne aplikacje już dziś.
AgentQL MCP Server integruje zaawansowane wyciąganie danych z sieci do przepływów pracy AI, umożliwiając płynne pozyskiwanie ustrukturyzowanych danych ze stron ...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
agent-kit-mcp-server łączy asystentów AI z blockchainem Solana, umożliwiając deweloperom przepływy pracy zasilane przez AI poprzez zapewnienie uporządkowanego d...