
AgentQL MCP Server
AgentQL MCP Server integrează extragerea avansată de date web în fluxurile de lucru AI, permițând obținerea facilă a datelor structurate de pe pagini web prin p...
Agentset MCP Server conectează agenții AI la date reale, permițând fluxuri de lucru RAG avansate și aplicații bazate pe documente, bogate în context, cu gestionare sigură a API-urilor.
Agentset MCP (Model Context Protocol) Server este o platformă open-source concepută pentru a facilita Retrieval-Augmented Generation (RAG) cu capabilități agentice. Permite asistenților AI să se conecteze la surse externe de date, API-uri sau servicii, simplificând dezvoltarea aplicațiilor inteligente, bazate pe documente. Acționând ca o punte între clienții AI și resurse bogate în context, Agentset MCP Server permite sarcini precum recuperarea dinamică a documentelor, gestionarea eficientă a datelor și integrarea cu fluxuri de lucru personalizate. Acest lucru oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a construi soluții robuste, conștiente de context, cu productivitate și flexibilitate sporită, valorificând atât AI-ul cât și sursele reale de date pentru scenarii avansate de aplicații.
Nu sunt menționate explicit șabloane de prompt în documentația sau fișierele repository disponibile.
Nu sunt enumerate resurse specifice (MCP Resources) în documentația sau fișierele repository disponibile.
Nu sunt listate sau descrise explicit unelte în documentația sau fișierele repository disponibile (de exemplu, server.py nu există sau nu există listă de unelte în README).
Asigură-te că ai instalat Node.js.
Obține cheia ta API Agentset și ID-ul namespace-ului.
Localizează fișierul de configurare Windsurf.
Adaugă configurația Agentset MCP Server:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
}
}
}
Salvează configurația și repornește Windsurf.
Verifică instalarea verificând conexiunea MCP server în interfața Windsurf.
Asigură-te că Node.js este instalat.
Obține cheia ta API Agentset și ID-ul namespace-ului.
Localizează fișierul de configurare Claude.
Adaugă următoarea configurație JSON:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
}
}
}
}
Salvează și repornește Claude.
Confirmă că MCP server rulează din instrumentele de administrare Claude.
Instalează Node.js dacă nu este prezent.
Achiziționează cheia ta API Agentset și ID-ul namespace-ului.
Editează fișierul de configurare Cursor.
Inserează acest fragment în secțiunea mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
}
}
}
Salvează modificările și repornește Cursor.
Testează conexiunea pentru a te asigura că este activă.
Asigură-te că Node.js este disponibil.
Asigură-ți cheia API Agentset și ID-ul namespace-ului.
Deschide fișierul de configurare Cline.
Adaugă Agentset MCP Server astfel:
{
"mcpServers": {
"agentset": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
}
}
}
Salvează și repornește Cline.
Verifică conexiunea în panoul de sistem al Cline.
Notă privind securizarea cheilor API:
Folosește întotdeauna variabile de mediu pentru informații sensibile precum AGENTSET_API_KEY
și AGENTSET_NAMESPACE_ID
.
Exemplu:
"env": {
"AGENTSET_API_KEY": "your-agentset-api-key",
"AGENTSET_NAMESPACE_ID": "your-namespace-id"
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:
Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “MCP-name” cu numele real al serverului tău MCP (de exemplu, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Prezentare generală prezentă în README |
Lista de Prompt-uri | ⛔ | Nu au fost găsite șabloane de prompt-uri |
Lista de Resurse | ⛔ | Nu sunt listate resurse |
Lista de Unelte | ⛔ | Nu sunt listate unelte specifice; nu există server.py sau specificații echivalente |
Securizarea cheilor API | ✅ | Instrucțiuni pentru variabile de mediu în secțiunea de configurare |
Suport pentru sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nu există mențiuni privind suportul pentru sampling |
Repository-ul Agentset MCP Server oferă o prezentare clară, instrucțiuni de configurare și recomandări de securitate, însă lipsește documentația detaliată privind prompt-urile, resursele și uneltele. Este solid pentru instalare și configurare de aplicații, dar limitat ca transparență privind funcționalitățile și utilizarea.
Are LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin o unealtă | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 2 |
Număr de Stele | 5 |
Pe baza celor două tabele, Agentset MCP Server primește în prezent un scor de 4/10 pentru gradul de pregătire MCP. Oferă o fundație solidă și o configurare de bază, dar îi lipsesc documentația și expunerea explicită a funcționalităților (prompt-uri, unelte, resurse) necesare pentru o utilizare și evaluare completă MCP.
Agentset MCP Server este o platformă open-source proiectată pentru Retrieval-Augmented Generation (RAG) cu capabilități agentice. Conectează asistenții AI la surse externe de date, API-uri și servicii, permițând dezvoltarea de aplicații bazate pe documente, dinamice și bogate în context.
Poți dezvolta rapid aplicații care combină răspunsuri generate de AI cu context preluat din documente sau API-uri, poți automatiza fluxuri de lucru și gestiona securizat accesul la surse externe de date pentru soluții AI mai inteligente.
Nu există șabloane de prompt sau unelte integrate detaliate în documentația disponibilă. Serverul se concentrează pe facilitarea integrării și preluării datelor, nu pe furnizarea de prompt-uri sau unelte predefinite.
Folosește întotdeauna variabile de mediu pentru informații sensibile precum AGENTSET_API_KEY și AGENTSET_NAMESPACE_ID, conform recomandărilor din ghidurile de instalare.
Adaugă componenta MCP în flow-ul tău FlowHunt, apoi configurează detaliile MCP server în secțiunea de configurare MCP a sistemului folosind formatul JSON furnizat. Astfel agentul tău AI va avea acces la capabilitățile MCP.
Oferă agenților tăi AI acces la date și context în timp real folosind Agentset MCP Server. Construiește astăzi aplicații mai inteligente și mai dinamice.
AgentQL MCP Server integrează extragerea avansată de date web în fluxurile de lucru AI, permițând obținerea facilă a datelor structurate de pe pagini web prin p...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Kubernetes MCP Server creează o punte între asistenții AI și clusterele Kubernetes/OpenShift, permițând gestionarea programatică a resurselor, operarea podurilo...