Lspace MCP Server

O que faz o “Lspace” MCP Server?

O Lspace MCP Server é um backend open-source e aplicativo independente que implementa o Model Context Protocol (MCP). Ele foi projetado para eliminar o atrito da troca de contexto para desenvolvedores ao permitir a captura de insights de qualquer sessão de IA, tornando-os persistentemente disponíveis em diversas ferramentas. Ao conectar agentes de IA e ferramentas externas a repositórios de conteúdo gerenciados, o Lspace transforma conversas dispersas em conhecimento persistente e pesquisável. Ele possibilita fluxos de trabalho como geração inteligente de base de conhecimento, enriquecimento de contexto para assistentes de IA e integração transparente com ferramentas que podem consultar ou atualizar o conhecimento armazenado. O Lspace capacita desenvolvedores a integrar e gerenciar repositórios de conhecimento, facilitando fluxos de desenvolvimento e colaboração aprimorados.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt pôde ser identificado nos arquivos ou documentação fornecidos.

Lista de Recursos

Nenhum “recurso” MCP explícito está documentado nos arquivos ou README disponíveis.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição explícita de ferramenta (ex.: query_database, read_write_file, etc.) está documentada ou listada nos arquivos ou documentação disponíveis.

Casos de uso deste MCP Server

• Geração de Base de Conhecimento: O Lspace possibilita capturar e armazenar insights e resultados de sessões de IA, que podem ser gerenciados como uma base de conhecimento persistente.
• Assistência de IA Contextual: Desenvolvedores podem usar o Lspace para enriquecer interações de IA com contexto de conversas anteriores ou repositórios, melhorando precisão e relevância.
• Gerenciamento de Repositório: Ao configurar conexões com repositórios locais ou do GitHub, o Lspace ajuda a gerenciar código e documentação como contexto para agentes de IA.
• Integração Transparente com Ferramentas: O Lspace disponibiliza insights entre múltiplas ferramentas, reduzindo troca de contexto e melhorando a eficiência do fluxo de trabalho.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução específica para Windsurf encontrada nos materiais fornecidos.

Claude

Nenhuma instrução específica para Claude encontrada nos materiais fornecidos.

Cursor

1. Garanta os pré-requisitos: Instale Node.js (LTS), npm e Git.
2. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. Instale as dependências:

   npm install
   npm run build
   

4. Configure as variáveis de ambiente:

   cp .env.example .env
   # Edite o .env para definir OPENAI_API_KEY e outras variáveis conforme necessário
   

5. Configure repositórios e credenciais:

   cp config.example.json config.local.json
   # Edite config.local.json para adicionar seu PAT do GitHub e repositórios
   

6. No Cursor, configure seu MCP server adicionando este trecho JSON (substitua o caminho pelo seu caminho real):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/actual/absolute/path/to/your/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

Protegendo as Chaves de API

Armazene chaves de API sensíveis (como OPENAI_API_KEY) em variáveis de ambiente. Exemplo de configuração:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sua-openai-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Nenhuma instrução específica para Cline encontrada nos materiais fornecidos.

Como usar este MCP dentro de fluxos

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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Após configurado, o agente de IA pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “lspace-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio MCP server.

Visão Geral

Com base no nível da documentação, presença de uma visão geral clara, configuração funcional e algum detalhamento de uso, mas ausência de documentação de ferramentas, prompts, recursos, roots e amostragem, eu avaliaria este MCP server com 4/10 em completude e experiência do desenvolvedor.

Pontuação MCP