Chatsum MCP Server

O que faz o servidor “Chatsum” MCP?

O Chatsum MCP (Model Context Protocol) Server foi desenvolvido para permitir que assistentes de IA consultem e resumam mensagens de chat do banco de dados de conversas de um usuário. Atuando como uma ponte entre agentes de IA e históricos de mensagens armazenados, o Chatsum MCP Server aprimora fluxos de desenvolvimento ao possibilitar que grandes modelos de linguagem (LLMs) recuperem e resumam rapidamente dados relevantes de chat. Isso permite que desenvolvedores e usuários finais obtenham insights, acompanhem conversas ou coletem resumos de grandes volumes de mensagens diretamente em suas ferramentas ou plataformas de IA preferidas. O servidor facilita tarefas como consultar mensagens específicas por parâmetros e gerar resumos concisos, tornando mais ágil o gerenciamento e a compreensão dos dados de chat.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado na documentação disponível do repositório.

Lista de Recursos

Nenhum “recurso” explícito de MCP foi descrito na documentação ou código disponível.

Lista de Ferramentas

• query_chat_messages
  Consulta mensagens de chat com parâmetros fornecidos e resume mensagens de acordo com o prompt da consulta.

Casos de Uso deste MCP Server

• Sumarização de Históricos de Chat: Desenvolvedores podem aproveitar o servidor para resumir rapidamente longos históricos de chat, permitindo análise rápida e extração dos principais pontos.
• Pesquisa e Análise de Conversas: Pesquise eficientemente logs de chat para encontrar mensagens, tópicos ou padrões específicos, auxiliando em cenários de análise ou suporte ao cliente.
• Insights de Chat com IA: Utilize LLMs para gerar insights acionáveis ou destaques a partir dos dados de chat, aumentando a produtividade de equipes e indivíduos.
• Integração com Assistentes Pessoais: Potencialize assistentes pessoais ou de equipe com a capacidade de referenciar e resumir conversas passadas para respostas mais contextuais.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração encontrada para Windsurf.

Claude

1. Certifique-se de ter o Node.js e o pnpm instalados.
2. Configure seu banco de dados de chat seguindo as instruções no diretório chatbot.
3. Edite o arquivo de configuração do Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Adicione a seguinte configuração do MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-chatsum": {
         "command": "path-to/bin/node",
         "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
         "env": {
           "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salve o arquivo e reinicie o Claude para verificar se o servidor está em execução.

Protegendo as Chaves de API

Defina segredos como caminhos de banco de dados usando o campo env na configuração JSON:

"env": {
  "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}

Cursor

Nenhuma instrução de configuração encontrada para Cursor.

Cline

Nenhuma instrução de configuração encontrada para Cline.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar MCP servers em seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "chatsum": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “chatsum” para o nome real do seu MCP server (por exemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) e substituir a URL pela URL do seu próprio MCP server.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o Chatsum MCP Server oferece uma ferramenta específica e bem implementada para consulta e sumarização de chats, mas carece de documentação sobre templates de prompt, recursos MCP e suporte mais amplo de configuração de plataforma. Isso o torna um MCP server focado, porém um pouco limitado para fluxos de trabalho gerais.

Pontuação MCP

Avaliação: 5/10
O Chatsum MCP Server oferece uma ferramenta bem definida para sumarização e consulta de chats, com boa adoção (stars/forks), mas carece de documentação detalhada, exposição de recursos e suporte a prompts/templates, limitando sua versatilidade em contextos MCP.