
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Połącz swoich asystentów AI i narzędzia z aktualną dokumentacją produktów Inkeep, aby tworzyć inteligentniejsze, kontekstowe rozwiązania zwiększające produktywność deweloperów i wsparcia klienta.
Inkeep MCP Server to wyspecjalizowany serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do łączenia asystentów AI z aktualną dokumentacją produktową oraz treściami zarządzanymi w Inkeep. Działa jako pomost, umożliwiając narzędziom deweloperskim i agentom opartym na LLM zadawanie zapytań i pobieranie odpowiedniej dokumentacji oraz wiedzy produktowej bezpośrednio z API Inkeep. Usprawnia to workflow deweloperów, umożliwiając m.in. wyszukiwanie w dokumentacji produktów, integrację funkcji RAG (Retrieval Augmented Generation) oraz prezentowanie najświeższych treści w środowiskach deweloperskich zasilanych AI. Poprzez udostępnienie zunifikowanego interfejsu, upraszcza integrację i pozwala deweloperom budować inteligentniejsze, kontekstowe narzędzia i asystentów.
Wyszukiwanie dokumentacji produktów
Deweloperzy i agenci AI mogą pobierać najnowszą dokumentację produktu Inkeep, zapewniając użytkownikom dostęp do autorytatywnych i aktualnych informacji w odpowiedzi na zapytania produktowe.
Integracja RAG (Retrieval Augmented Generation)
Wykorzystanie jako backendu dla workflow RAG w asystentach AI, pozwalając im wzbogacać odpowiedzi o odpowiednie fragmenty dokumentacji dostarczane przez Inkeep.
Integracja API Inkeep w narzędziach deweloperskich
Wbudowanie bazy wiedzy Inkeep bezpośrednio w IDE, chatboty lub systemy wsparcia, co ogranicza konieczność przełączania kontekstu i zwiększa produktywność.
Kontekstowe wsparcie produktowe w rozmowie
Zasilanie botów wsparcia opartych na czacie lub asystentów, którzy odpowiadają na złożone pytania na podstawie aktualnej dokumentacji zarządzanej przez Inkeep.
Zautomatyzowana pomoc onboardingowa
Dostarczanie informacji onboardingowych nowym użytkownikom lub członkom zespołu, wykorzystując dokumentację Inkeep jako źródło prawdy.
W repozytorium nie podano instrukcji dotyczących konfiguracji Windsurf.
git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
cd mcp-server-python
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml
claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"inkeep-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
"run",
"-m",
"inkeep_mcp_server"
],
"env": {
"INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
"INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
"INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
"INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
"INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Retrieves product documentation about Inkeep. The query should be framed as a conversational question about Inkeep."
}
}
}
}
Bezpieczeństwo kluczy API:
Upewnij się, że Twój klucz API jest przechowywany w zmiennych środowiskowych, jak pokazano w sekcji env
powyższej konfiguracji.
W repozytorium nie podano instrukcji dotyczących konfiguracji Cursor.
W repozytorium nie podano instrukcji dotyczących konfiguracji Cline.
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"inkeep-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “inkeep-mcp-server” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Ogólny opis i przegląd są dostępne. |
Lista promptów | ⛔ | Nie podano szablonów promptów. |
Lista zasobów | ⛔ | Brak opisanych jawnych zasobów. |
Lista narzędzi | ✅ | Jedno narzędzie: search-product-content opisane w przykładzie konfiguracji. |
Bezpieczeństwo kluczy API | ✅ | Instrukcje w konfiguracji JSON z użyciem zmiennych środowiskowych. |
Obsługa próbkowania (mniej istotna w ocenie) | ⛔ | Brak wzmianki o próbkowaniu w repozytorium lub dokumentacji. |
Na podstawie dostępnych informacji, Inkeep MCP Server oferuje skoncentrowane i przydatne narzędzie do wyszukiwania dokumentacji produktów z jasnymi krokami konfiguracji i bezpiecznym zarządzaniem kluczami API. Brak jednak jawnych szablonów promptów, opisu zasobów oraz funkcji zaawansowanych, takich jak sampling czy roots, co obniża kompletność w szerszych zastosowaniach MCP.
Oceniam ten serwer MCP na 5/10: Oferuje przejrzyste, dobrze udokumentowane podstawowe narzędzie do integracji dokumentacji produktów Inkeep z klientami MCP, lecz brakuje mu szerokiego zakresu funkcji i dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i zaawansowanych możliwości MCP.
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 5 |
Liczba Gwiazdek | 18 |
Inkeep MCP Server to wyspecjalizowany serwer Model Context Protocol, który łączy asystentów AI i narzędzia z dokumentacją produktową zarządzaną w Inkeep, umożliwiając dostęp w czasie rzeczywistym do autorytatywnych treści na potrzeby RAG, chatbotów i workflow deweloperskich.
Serwer udostępnia narzędzie 'search-product-content', które wyszukuje aktualną dokumentację produktu Inkeep na podstawie konwersacyjnych zapytań.
Dodaj komponent MCP do swojego flow w FlowHunt, otwórz jego konfigurację i wpisz dane połączenia z serwerem Inkeep MCP według podanego wzoru JSON. Upewnij się, że Twój klucz API i adres serwera są poprawnie ustawione.
Zawsze przechowuj klucze API w zmiennych środowiskowych, jak pokazano w przykładowej konfiguracji. Unikaj umieszczania sekretów bezpośrednio w plikach konfiguracyjnych.
Główne zastosowania to: wyszukiwanie dokumentacji produktów, integracja RAG dla asystentów AI, automatyzacja onboardingu oraz wsparcie botów konwersacyjnych dla deweloperów lub klientów z wykorzystaniem aktualnej dokumentacji.
Obecnie obsługuje jedno główne narzędzie do wyszukiwania dokumentacji i nie udostępnia szablonów promptów ani dodatkowych zasobów w dokumentacji.
Projekt jest objęty licencją MIT, co umożliwia szerokie wykorzystanie i integrację.
Usprawnij swoje workflow AI i narzędzia deweloperskie, łącząc się bezpośrednio z najnowszą dokumentacją produktów Inkeep. Zapewnij inteligentne, kontekstowe wsparcie i onboarding przy minimalnej konfiguracji.
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Serper MCP Server łączy asystentów AI z wyszukiwarką Google za pośrednictwem API Serper, umożliwiając natychmiastowe wyszukiwanie w sieci, obrazów, wideo, wiado...
Drupal MCP Server integruje potężne zarządzanie treścią Drupal z workflow AI za pomocą Model Context Protocol (MCP), umożliwiając automatyzację, operacje na tre...