Serverul Context Portal (ConPort) MCP

Ce face serverul “Context Portal” MCP?

Context Portal (ConPort) este un server MCP de tip bancă de memorie proiectat pentru a îmbunătăți asistenții AI și uneltele pentru dezvoltatori în cadrul IDE-urilor prin gestionarea contextului structurat al proiectului. Acționând ca un knowledge graph specific proiectului, ConPort permite Retrieval Augmented Generation (RAG) puternic, permițând AI-ului să acceseze rapid și să utilizeze informații relevante despre proiect. Stochează date importante ale proiectului, precum decizii, task-uri, progres, modele arhitecturale, glosare și specificații într-un mod structurat. Acest lucru ajută asistenții AI să ofere răspunsuri mai exacte și conștiente de context, îmbunătățind fluxurile de dezvoltare prin transformarea cunoștințelor de proiect în informații ușor de căutat și folosit.

Lista de Prompts

Nu sunt menționate template-uri de prompt în fișierele repository-ului disponibil sau în documentație.

Lista de Resurse

Nu sunt listate resurse MCP explicite în fișierele repository-ului disponibil sau în documentație.

Lista de Unelte

Nu sunt descrise sau listate unelte specifice din server.py sau alte logici de server în fișierele repository-ului disponibil sau în documentație.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Managementul cunoștințelor de proiect
  Stochează și recuperează decizii cheie de proiect, glosare, specificații și modele arhitecturale, permițând asistenților AI să ofere ghidaj și context specific proiectului.

• Asistență AI contextuală pentru codare
  Permite asistenților AI din IDE-uri să acceseze memoria structurată a proiectului, îmbunătățind sugestiile de cod și explicațiile prin valorificarea istoricului și terminologiei proiectului.

• Retrieval Augmented Generation (RAG)
  Îmbunătățește asistenții bazați pe LLM, oferindu-le date de proiect actualizate și relevante pentru răspunsuri mai precise și bogate în context.

• Monitorizarea progresului proiectului
  Păstrează o evidență structurată a task-urilor finalizate, problemelor nerezolvate și a lucrului în curs, astfel încât agenții AI să poată sumariza sau raporta starea proiectului.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că toate cerințele prealabile sunt instalate (de exemplu, Node.js, Python, după caz).
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă Context Portal MCP Server cu o configurație similară:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă setup-ul este activ și serverul MCP este accesibil.

Claude

1. Confirmă cerințele prealabile (cum ar fi runtime-ul necesar).
2. Deschide fișierul de configurare Claude.
3. Introdu următorul snippet JSON sub MCP servers:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează configurația și repornește Claude.
5. Verifică conectivitatea pentru a te asigura că serverul MCP rulează.

Cursor

1. Instalează toate dependențele necesare.
2. Editează fișierul de configurare Cursor MCP.
3. Adaugă Context Portal MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cursor IDE.
5. Confirmă că serverul MCP este înregistrat și disponibil.

Cline

1. Îndeplinește toate cerințele prealabile (vezi cerințele proiectului).
2. Găsește secțiunea de configurare MCP servers din Cline.
3. Înregistrează Context Portal MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "context-portal": {
         "command": "npx",
         "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salvează configurația și repornește Cline.
5. Validează că serverul MCP este activ.

Securizarea cheilor API:
Pentru a furniza în siguranță cheile API, folosește variabile de mediu. Iată un exemplu despre cum să le incluzi în configurație:

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în flow-uri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în workflow-ul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "context-portal": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca un instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “context-portal” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Context Portal MCP (ConPort) oferă o imagine clară și cazuri de utilizare bine definite, dar nu conține documentație tehnică explicită pentru prompts, unelte și resurse în fișierele publice disponibile. Instrucțiunile de configurare și ghidajul pentru chei API sunt utile. Per ansamblu, utilitatea sa este evidentă, dar detaliile suplimentare despre server ar îmbunătăți scorul.

Evaluare tabel MCP: 6/10

Scor MCP