StitchAI MCP Server

Ce face „StitchAI” MCP Server?

StitchAI MCP Server este o implementare a Model Context Protocol (MCP), concepută pentru a alimenta sistemul de gestionare a memoriei al Stitch AI. Acționează ca un hub descentralizat de cunoștințe pentru AI, permițând conexiuni fără întreruperi între asistenții AI și surse de date externe, API-uri și servicii. Prin acest server, agenții AI pot crea, recupera și gestiona eficient „memorii”—bucăți structurate de informație care le sporesc conștientizarea contextuală și capacitatea de raționament. Prin expunerea unui set de unelte pentru operațiuni cu memoria, StitchAI MCP Server simplifică fluxurile de lucru precum stocarea insight-urilor, urmărirea datelor contextuale sau recuperarea informațiilor relevante. Acest lucru le permite dezvoltatorilor să construiască soluții AI mai sensibile la context, interactive și capabile de gestionarea sofisticată a informațiilor.

Lista Prompt-urilor

Nu au fost găsite șabloane de prompt în documentația sau codul disponibil.

Lista Resurselor

Nu au fost găsite resurse MCP explicite în documentația sau codul disponibil.

Lista Uneltelor

• createMemory: Permite agentului AI să creeze o nouă memorie cu conținut și metadate specificate.
• getMemory: Recuperează o memorie specifică după identificator, permițând reamintirea informațiilor stocate.
• listMemories: Listează toate memoriile disponibile, oferind o privire de ansamblu asupra bazei de cunoștințe stocate.
• deleteMemory: Șterge o memorie specifică după identificator, permițând gestionarea și curățarea memoriei.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Gestionarea contextului pe termen lung: Permite agenților AI să stocheze și să reamintească informații între mai multe interacțiuni sau sesiuni, îmbunătățind continuitatea și experiența utilizatorului.
• Construirea bazei de cunoștințe a agentului: Ajută dezvoltatorii să creeze baze de cunoștințe persistente pentru agenți AI, sprijinind raționamente avansate și urmărirea contextului.
• Adnotare și stocare de date: Facilitează captarea punctelor de date importante sau a adnotărilor pe parcursul conversațiilor, care pot fi recuperate și referențiate ulterior.
• Memorie colaborativă pentru sisteme multi-agent: Permite mai multor agenți să partajeze și să gestioneze un pool comun de memorii, promovând inteligența colaborativă.
• Curățare și organizare a memoriei: Oferă unelte pentru ștergerea și listarea memoriilor, facilitând gestionarea și organizarea eficientă a datelor contextuale.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistemul tău.
2. Deschide fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă StitchAI MCP Server în secțiunea mcpServers cu comanda și argumentele aferente.
4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Exemplu JSON:

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

Claude

1. Asigură-te că Node.js este instalat.
2. Găsește fișierul de configurare Claude.
3. Inserează configurația StitchAI MCP Server sub mcpServers.
4. Salvează modificările și repornește Claude.
5. Confirmă că serverul apare în lista de unelte Claude.

Exemplu JSON:

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

Cursor

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.
2. Deschide setările sau fișierul de configurare Cursor.
3. Adaugă StitchAI MCP Server în obiectul mcpServers.
4. Salvează și repornește Cursor.
5. Testează conexiunea serverului din interfața Cursor.

Exemplu JSON:

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

Cline

1. Confirmă că Node.js este instalat.
2. Editează fișierul de configurare Cline.
3. Include StitchAI MCP Server în mcpServers.
4. Salvează fișierul și repornește Cline.
5. Verifică dacă StitchAI MCP Server este accesibil prin Cline.

Exemplu JSON:

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

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru a injecta în siguranță cheile API sau alte secrete în configurația serverului MCP.

Exemplu:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cum se utilizează acest MCP în flow-uri

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:

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

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești „stitchai-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să modifici URL-ul cu URL-ul propriului server MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

StitchAI MCP Server oferă un set concentrat de unelte pentru gestionarea memoriei și este ușor de configurat pe diverse platforme. Totuși, lipsa unor definiții clare pentru resurse și prompt-uri, cât și lipsa unor funcționalități precum sampling și roots, îi limitează flexibilitatea pentru fluxuri MCP mai complexe. Proiectul este nou și are foarte puțină tracțiune comunitară momentan.

Pe o scară de la 0 la 10, acest MCP are un scor de 4 pentru funcționalitate de bază și claritate, însă îi lipsesc maturitatea, extensibilitatea și adopția.

Scor MCP