
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Conectează fără efort agenții AI cu Momento Cache folosind serverul Momento MCP pentru căutări rapide de date, context dinamic și automatizare a cache-ului în FlowHunt.
Serverul Momento MCP este o implementare a Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a furniza o integrare fără probleme între asistenții AI și Momento Cache. Acționând ca o punte, permite sistemelor AI să interacționeze eficient cu platforma de caching Momento, permițând operațiuni precum extragerea, setarea și gestionarea datelor de cache. Prin expunerea operațiunilor legate de cache ca instrumente MCP, oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a îmbunătăți fluxurile de lucru AI cu extragere de date în timp real, gestionare a cache-ului și optimizare a resurselor. Această capacitate este deosebit de utilă pentru sarcini precum injectarea dinamică de context, căutări rapide de date și integrări API, îmbunătățind în cele din urmă reacția și inteligența aplicațiilor AI.
(Nu este menționat niciun șablon de prompt în depozit sau documentație.)
(Nu sunt documentate sau listate resurse MCP explicite în depozit.)
(Nu este oferită nicio configurare explicită pentru Windsurf în depozit.)
{
"mcpServers": {
"momento": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gomomento/mcp-momento"
],
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name",
"DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
}
}
}
}
(Nu este oferită nicio configurare explicită pentru Cursor în depozit.)
(Nu este oferită nicio configurare explicită pentru Cline în depozit.)
{
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
},
"inputs": {}
}
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul tău AI:
Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"momento": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “momento” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul URL al serverului MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | |
Listă de Prompturi | ⛔ | Nu sunt menționate prompturi/șabloane |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu sunt listate resurse explicite |
Listă de Instrumente | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache |
Securizarea cheilor API | ✅ | Este arătată utilizarea variabilelor de mediu |
Suport sampling (mai puțin important la evaluare) | ⛔ | Nu este menționat |
Între cele două tabele, Serverul Momento MCP oferă un set simplu și util de instrumente pentru gestionarea cache-ului, dar îi lipsesc caracteristici MCP avansate precum șabloanele de prompt, resursele sau suportul pentru sampling. Pentru dezvoltatorii care au nevoie de operațiuni rapide de cache prin MCP, este practic, însă aria sa de acoperire rămâne în prezent restrânsă.
Are o LICENȚĂ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Are cel puțin un instrument | ✅ |
Număr de Fork-uri | 3 |
Număr de Stele | 2 |
Serverul Momento MCP este un server Model Context Protocol care conectează asistenții AI la Momento Cache, permițând extragerea, stocarea și gestionarea rapidă a datelor de cache ca instrumente MCP în FlowHunt și alte platforme AI.
Oferă get (recuperează valoarea cache-ului), set (stochează valoarea cu TTL opțional), list-caches (listează toate cache-urile), create-cache (creează un cache nou) și delete-cache (șterge un cache).
Utilizările tipice includ extragerea rapidă de date pentru agenții AI, injectarea dinamică de context în prompturi, gestionarea automată a cache-ului și sesiunii, precum și cache-ul răspunsurilor API pentru reducerea latenței și creșterea performanței.
Folosește întotdeauna variabile de mediu pentru a stoca cheile sensibile. De exemplu, în configurația ta, setează 'MOMENTO_API_KEY' și 'MOMENTO_CACHE_NAME' ca variabile de mediu în loc să le introduci direct în cod.
Adaugă componenta MCP în flow-ul tău FlowHunt, apoi configurează detaliile serverului Momento MCP în secțiunea de configurare MCP a sistemului folosind formatul JSON furnizat. Astfel, agentul tău AI va avea acces la toate instrumentele cache Momento.
Integrează Momento Cache în fluxurile tale FlowHunt pentru context în timp real, acces ultra-rapid la date și gestionare automată a cache-ului.
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...
Serverul Kagi MCP creează o punte între asistenții AI și instrumentele avansate de căutare și sumarizare ale Kagi, permițând LLM-urilor să acceseze date web în ...
Serverul Protocolului de Context al Modelului (MCP) face legătura între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii, permițând integrarea facilă...