Serverul Inkeep MCP

Ce face Serverul “Inkeep” MCP?

Serverul Inkeep MCP este un server specializat Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a conecta asistenții AI cu documentația și conținutul de produs actualizat, gestionat în Inkeep. Acționează ca o punte, permițând instrumentelor de dezvoltare și agenților bazați pe LLM să interogheze și să recupereze documentație și cunoștințe de produs relevante direct din API-urile Inkeep. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de lucru ale dezvoltatorilor, permițând sarcini precum căutarea în documentația de produs, integrarea capabilităților RAG (Retrieval Augmented Generation) și afișarea conținutului actualizat în medii de dezvoltare conduse de AI. Prin furnizarea unei interfețe standardizate, simplifică integrarea și oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a construi asistenți și instrumente mai inteligente și conștiente de context.

Lista șabloanelor de prompt

• Niciun șablon de prompt explicit nu este listat în depozit sau documentație.

Lista resurselor

• Nu sunt descrise resurse explicite în depozit sau documentație.

Lista instrumentelor

• search-product-content
  Recuperează documentația de produs despre Inkeep. Interogarea trebuie formulată ca o întrebare conversațională despre Inkeep.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare în documentația de produs
  Dezvoltatorii și agenții AI pot obține cea mai recentă documentație pentru Inkeep, asigurând astfel că utilizatorii primesc informații de încredere și actuale ca răspuns la întrebările despre produs.

• Integrare RAG (Retrieval Augmented Generation)
  Folosește ca backend pentru fluxuri RAG în asistenți AI, permițându-le să îmbogățească răspunsurile cu fragmente de documentație relevante furnizate de Inkeep.

• Integrare API Inkeep în instrumente pentru dezvoltatori
  Integrează baza de cunoștințe Inkeep direct în IDE-urile pentru dezvoltatori, chatboți sau sisteme de suport, reducând schimbarea contextului și îmbunătățind productivitatea.

• Suport conversațional pentru produs
  Alimentează boți de suport conversaționali sau asistenți care răspund la întrebări complexe cu documentație actualizată din conținutul gestionat de Inkeep.

• Asistență automată la onboarding
  Oferă informații de onboarding pentru utilizatorii sau membrii noi ai echipei, folosind documentația Inkeep ca sursă de adevăr.

Cum se configurează

Windsurf

Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Windsurf în depozit.

Claude

1. Clonează depozitul și configurează mediul:

   git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
   cd mcp-server-python
   uv venv
   uv pip install -r pyproject.toml
   

2. Obține cheia ta API din Inkeep Dashboard.
3. Deschide fișierul tău claude_desktop_config.json.
4. Adaugă următoarea secțiune la 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": "Retrieves product documentation about Inkeep. The query should be framed as a conversational question about Inkeep."
               }
           }
       }
   }
   

5. Salvează și repornește Claude. Verifică rulând o interogare pentru conținutul produsului.

Securizarea cheilor API:
Asigură-te că stochezi cheia ta API în variabile de mediu, așa cum este ilustrat în blocul env din configurația de mai sus.

Cursor

Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Cursor în depozit.

Cline

Nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Cline în depozit.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

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

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

După ce ai configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să înlocuiești “inkeep-mcp-server” cu numele real al serverului tău MCP și să schimbi URL-ul cu propriul tău URL MCP.

Prezentare generală

Pe baza informațiilor disponibile, Serverul Inkeep MCP oferă un instrument concentrat și util pentru căutarea în documentația de produs, cu pași clari de configurare și gestionare sigură a cheilor API. Totuși, lipsa șabloanelor de prompt explicite, a listărilor de resurse și a funcțiilor avansate precum sampling sau roots scade gradul de completitudine pentru cazuri de utilizare MCP mai complexe.

Opinia noastră

Aș evalua acest server MCP cu un 5/10: Oferă un instrument de bază, clar și bine documentat pentru integrarea documentației de produs Inkeep cu clienții MCP, dar îi lipsesc acoperirea funcționalităților extinse și documentația privind prompturile, resursele și capabilitățile MCP avansate.

Scor MCP