StitchAI MCP Server

Co robi serwer “StitchAI” MCP?

StitchAI MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do obsługi systemu zarządzania pamięcią Stitch AI. Działa jako zdecentralizowany węzeł wiedzy dla AI, umożliwiając bezproblemowe połączenia między asystentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami. Dzięki temu serwerowi agenci AI mogą efektywnie tworzyć, pobierać i zarządzać “wspomnieniami” — uporządkowanymi informacjami, które zwiększają ich świadomość kontekstową i zdolności rozumowania. Udostępniając zestaw narzędzi do operacji na pamięci, StitchAI MCP Server usprawnia takie zadania jak przechowywanie wniosków, śledzenie danych kontekstowych czy pobieranie istotnych informacji. Daje to deweloperom możliwość budowania rozwiązań AI, które są bardziej świadome kontekstu, interaktywne i zdolne do zaawansowanej obsługi informacji.

Lista Promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w dostępnej dokumentacji ani kodzie.

Lista Zasobów

Nie znaleziono jawnych “zasobów” MCP w dostępnej dokumentacji ani kodzie.

Lista Narzędzi

• createMemory: Pozwala agentowi AI utworzyć nowe wspomnienie z określoną treścią i metadanymi.
• getMemory: Pobiera konkretne wspomnienie po jego identyfikatorze, umożliwiając odtworzenie zapisanych informacji.
• listMemories: Wyświetla wszystkie dostępne wspomnienia, zapewniając przegląd bazy wiedzy.
• deleteMemory: Usuwa konkretne wspomnienie po identyfikatorze, umożliwiając zarządzanie i porządkowanie pamięci.

Przykładowe Zastosowania tego Serwera MCP

• Długoterminowe zarządzanie kontekstem: Umożliwia agentom AI przechowywanie i odtwarzanie informacji przez wiele interakcji lub sesji, poprawiając ciągłość i doświadczenie użytkownika.
• Budowa bazy wiedzy agenta: Pomaga deweloperom tworzyć trwałe bazy wiedzy agentów AI, wspierając zaawansowane rozumowanie i śledzenie kontekstu.
• Adnotacja i przechowywanie danych: Ułatwia rejestrowanie ważnych punktów danych lub adnotacji podczas rozmów, które można później pobrać i przywołać.
• Współdzielona pamięć dla systemów wieloagentowych: Pozwala wielu agentom współdzielić i zarządzać wspólną pulą wspomnień, wspierając inteligencję zespołową.
• Czyszczenie i organizacja pamięci: Zapewnia narzędzia do usuwania i listowania wspomnień, umożliwiając efektywne zarządzanie i porządkowanie danych kontekstowych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj StitchAI MCP Server do sekcji mcpServers z odpowiednim poleceniem i argumentami.
4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Przykład JSON:

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

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw konfigurację StitchAI MCP Server pod mcpServers.
4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude.
5. Potwierdź, że serwer pojawia się na liście narzędzi Claude.

Przykład JSON:

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Otwórz ustawienia lub plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj StitchAI MCP Server do obiektu mcpServers.
4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Przetestuj połączenie z serwerem w interfejsie Cursor.

Przykład JSON:

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

Cline

1. Potwierdź, że Node.js jest zainstalowany.
2. Edytuj swój plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj StitchAI MCP Server do mcpServers.
4. Zapisz plik i uruchom ponownie Cline.
5. Sprawdź, czy StitchAI MCP Server jest dostępny przez Cline.

Przykład JSON:

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

Zabezpieczanie kluczy API

Wykorzystaj zmienne środowiskowe, aby bezpiecznie wstrzykiwać klucze API lub sekrety do konfiguracji serwera MCP.

Przykład:

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

Jak użyć tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia i ma dostęp do wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, aby “stitchai-mcp” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

StitchAI MCP Server oferuje skoncentrowany zestaw narzędzi do zarządzania pamięcią i jest prosty do uruchomienia na różnych platformach. Jednak brak jawnych definicji zasobów i promptów oraz brak funkcji takich jak sampling czy korzenie ograniczają jego elastyczność w szerszych przepływach MCP. Projekt jest nowy i jak dotąd cieszy się minimalnym zainteresowaniem społeczności.

W skali od 0 do 10 ten MCP uzyskuje 4 za funkcjonalność podstawową i przejrzystość, ale brak mu dojrzałości, rozbudowywalności i adopcji.

Ocena MCP