
Integração do Servidor ModelContextProtocol (MCP)
O Servidor ModelContextProtocol (MCP) atua como uma ponte entre agentes de IA e fontes de dados externas, APIs e serviços, permitindo que usuários FlowHunt crie...
Conecte seus assistentes de IA e ferramentas à documentação de produto atualizada do Inkeep para soluções mais inteligentes e contextuais que aumentam a produtividade do desenvolvedor e o suporte ao cliente.
O Servidor Inkeep MCP é um servidor especializado no Modelo Contextual Protocol (MCP) projetado para conectar assistentes de IA à documentação de produto e conteúdo atualizados gerenciados no Inkeep. Atua como uma ponte, permitindo que ferramentas de desenvolvimento e agentes baseados em LLM consultem e recuperem documentação relevante e conhecimento de produto diretamente das APIs do Inkeep. Isso aprimora os fluxos de trabalho dos desenvolvedores ao possibilitar tarefas como busca na documentação de produtos, integração de capacidades RAG (Retrieval Augmented Generation) e disponibilização de conteúdo atualizado em ambientes de desenvolvimento impulsionados por IA. Fornecendo uma interface padronizada, simplifica a integração e capacita desenvolvedores a construir assistentes e ferramentas mais inteligentes e contextuais.
Busca em Documentação de Produto
Desenvolvedores e agentes de IA podem recuperar a documentação mais recente do Inkeep, garantindo que os usuários obtenham informações atuais e confiáveis em resposta a consultas sobre o produto.
Integração RAG (Retrieval Augmented Generation)
Uso como backend para fluxos de trabalho RAG em assistentes de IA, permitindo que eles aumentem as respostas com trechos relevantes de documentação fornecidos pelo Inkeep.
Integração da API Inkeep em Ferramentas de Desenvolvedor
Integre a base de conhecimento do Inkeep diretamente em IDEs, chatbots ou sistemas de suporte, reduzindo a troca de contexto e melhorando a produtividade.
Suporte Conversacional ao Produto
Potencialize bots de suporte via chat ou assistentes que respondam perguntas complexas com documentação atualizada do conteúdo gerenciado pelo Inkeep.
Assistência Automatizada de Onboarding
Forneça informações de onboarding para novos usuários ou membros da equipe, utilizando a documentação do Inkeep como fonte confiável.
Nenhuma instrução específica para o Windsurf está disponível no repositório.
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": "Recupera documentação de produto sobre o Inkeep. A consulta deve ser feita como uma pergunta conversacional sobre o Inkeep."
}
}
}
}
Protegendo Chaves de API:
Certifique-se de armazenar sua chave de API em variáveis de ambiente conforme apresentado no bloco env
da configuração acima.
Nenhuma instrução específica para o Cursor está disponível no repositório.
Nenhuma instrução específica para o Cline está disponível no repositório.
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no 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 do sistema MCP, insira os dados do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:
{
"inkeep-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “inkeep-mcp-server” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponível | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Visão geral e descrição disponíveis. |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt especificado. |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso explícito descrito. |
Lista de Ferramentas | ✅ | Uma ferramenta: search-product-content descrita no exemplo de configuração. |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Instruções fornecidas no JSON de configuração usando variáveis de ambiente. |
Suporte a Sampling (menos importante) | ⛔ | Nenhuma menção a sampling no repositório ou documentação. |
Com base nas informações disponíveis, o Servidor Inkeep MCP oferece uma ferramenta focada e útil para busca de documentação de produto, com etapas de configuração claras e gestão segura de chaves de API. No entanto, a ausência de templates de prompt explícitos, listagem de recursos e recursos avançados como sampling ou roots reduz sua completude para casos de uso MCP mais amplos.
Eu classificaria este servidor MCP como 5/10: Ele fornece uma ferramenta básica clara e bem documentada para integrar a documentação do produto Inkeep a clientes MCP, mas carece de cobertura de recursos mais amplos e documentação sobre prompts, recursos e capacidades MCP avançadas.
Possui LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 5 |
Número de Stars | 18 |
O Servidor Inkeep MCP é um servidor especializado no Modelo Contextual Protocol que conecta assistentes de IA e ferramentas à documentação de produtos gerenciada no Inkeep, permitindo acesso em tempo real e autoritativo ao conteúdo para RAG, chatbots e fluxos de trabalho de desenvolvedores.
Ele fornece a ferramenta 'search-product-content', que recupera a documentação de produto atualizada sobre o Inkeep com base em consultas conversacionais.
Adicione o componente MCP ao seu fluxo no FlowHunt, abra sua configuração e insira os detalhes de conexão do seu servidor Inkeep MCP conforme mostrado no formato JSON fornecido. Certifique-se de definir corretamente sua chave de API e URL do servidor.
Sempre armazene suas chaves de API em variáveis de ambiente, conforme mostrado no exemplo de configuração. Evite incluir segredos diretamente nos arquivos de configuração.
Os principais casos de uso incluem busca em documentação de produto, integração RAG para assistentes de IA, automação de onboarding e bots de suporte ao desenvolvedor ou cliente baseados em chat com documentação atualizada.
Atualmente, ele suporta uma única ferramenta principal para busca em documentação e não fornece templates de prompt explícitos ou recursos adicionais na documentação.
Ele possui licença MIT, permitindo amplo uso e integração.
Aprimore seus fluxos de trabalho de IA e ferramentas de desenvolvedor conectando-se diretamente à documentação de produto mais recente do Inkeep. Habilite suporte e onboarding inteligentes e ricos em contexto com configuração mínima.
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