Servidor LLM Context MCP

O que faz o Servidor “LLM Context” MCP?

O Servidor LLM Context MCP é uma ferramenta projetada para conectar, de forma integrada, assistentes de IA a projetos externos de código e texto, aprimorando o fluxo de desenvolvimento através do Model Context Protocol (MCP). Ao utilizar padrões .gitignore para seleção inteligente de arquivos, permite que desenvolvedores injetem conteúdos altamente relevantes diretamente em interfaces de chat com LLM ou utilizem um fluxo prático via área de transferência. Isso possibilita realizar tarefas como revisão de código, geração de documentação e exploração de projetos com eficiência e assistência de IA contextualizada. O LLM Context é especialmente eficaz tanto para repositórios de código quanto para coleções de documentos textuais, tornando-se uma ponte versátil entre dados de projetos e fluxos de trabalho potencializados por IA.

Lista de Prompts

Nenhuma informação encontrada no repositório sobre modelos de prompt definidos.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito mencionado nos arquivos ou documentação fornecidos.

Lista de Ferramentas

Não há server.py ou arquivo equivalente listando ferramentas na estrutura visível do repositório. Nenhuma informação sobre ferramentas expostas foi encontrada.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Revisão de Código: Injeta trechos de código relevantes em interfaces LLM para auxiliar revisões de código automatizadas ou assistidas.
• Geração de Documentação: Permite que a IA acesse e resuma documentações diretamente dos arquivos do projeto.
• Exploração de Projetos: Auxilia desenvolvedores e agentes de IA a entender rapidamente grandes bases de código ou projetos textuais ao destacar arquivos-chave e resumos.
• Fluxo de Área de Transferência: Permite aos usuários copiar conteúdos para e da área de transferência, facilitando o compartilhamento rápido com LLMs e aumentando a produtividade em fluxos de chat.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter Node.js e Windsurf instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.config.json).
3. Adicione o Servidor LLM Context MCP usando o seguinte trecho de JSON:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração conferindo se o servidor MCP aparece no Windsurf.

Claude

1. Instale o Node.js e certifique-se de que o Claude suporta integração com MCP.
2. Edite o arquivo de configuração do Claude para incluir o servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Salve o arquivo e reinicie o Claude.
4. Confirme que o servidor está disponível nas configurações MCP do Claude.

Cursor

1. Instale todos os pré-requisitos para o editor Cursor.
2. Abra o arquivo de configuração MCP do Cursor.
3. Adicione o Servidor LLM Context MCP:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique se o servidor MCP está operacional.

Cline

1. Instale Node.js e Cline.
2. Edite a configuração do Cline para registrar o servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

3. Salve e reinicie o Cline.
4. Verifique se o servidor MCP está agora acessível.

Protegendo Chaves de API

Defina variáveis de ambiente para proteger chaves de API e segredos. Exemplo de configuração:

{
  "mcpServers": {
    "llm-context": {
      "command": "llm-context-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${LLM_CONTEXT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo 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 detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "llm-context": {
    "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 “llm-context” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela de seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas duas tabelas, este servidor MCP apresenta uma boa visão geral e boas práticas de segurança, mas carece de documentação clara sobre prompts, recursos e ferramentas. Assim, é mais útil para fluxos básicos de compartilhamento de contexto e exige documentação adicional para aproveitar totalmente os recursos avançados do MCP.

Pontuação MCP