StitchAI MCP Server

Čo robí „StitchAI“ MCP Server?

StitchAI MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP) navrhnutá na poháňanie systému správy pamäte Stitch AI. Funguje ako decentralizované centrum znalostí pre AI, umožňuje bezproblémové prepojenie AI asistentov s externými dátovými zdrojmi, API a službami. Prostredníctvom tohto servera môžu AI agenti efektívne vytvárať, vyhľadávať a spravovať „spomienky“—štruktúrované informácie, ktoré zvyšujú ich kontextové povedomie a schopnosti uvažovania. Vďaka súboru nástrojov pre operácie s pamäťou StitchAI MCP Server zjednodušuje pracovné toky ako ukladanie poznatkov, sledovanie kontextových dát či vyhľadávanie relevantných informácií. To umožňuje vývojárom vytvárať AI riešenia, ktoré sú viac kontextovo citlivé, interaktívne a schopné komplexného spracovania informácií.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii ani kóde neboli nájdené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii ani kóde neboli nájdené žiadne explicitné MCP „zdroje“.

Zoznam nástrojov

• createMemory: Umožňuje AI agentovi vytvoriť novú spomienku so zadaným obsahom a metadátami.
• getMemory: Vyhľadá konkrétnu spomienku podľa identifikátora, čím umožňuje spätné získanie uložených informácií.
• listMemories: Zobrazí všetky dostupné spomienky, čím poskytuje prehľad o znalostnej báze.
• deleteMemory: Odstráni zadanú spomienku podľa identifikátora, čím umožňuje správu a čistenie pamäte.

Použitia tohto MCP servera

• Dlhodobé riadenie kontextu: Umožňuje AI agentom uchovávať a vyvolávať informácie naprieč viacerými interakciami alebo reláciami, čo zlepšuje kontinuitu a používateľský zážitok.
• Budovanie znalostnej bázy agenta: Pomáha vývojárom budovať perzistentné znalostné bázy pre AI agentov, ktoré podporujú pokročilé uvažovanie a sledovanie kontextu.
• Anotácia a ukladanie dát: Uľahčuje zachytenie dôležitých dátových bodov alebo poznámok počas konverzácií, ktoré možno neskôr vyhľadať a odkazovať na ne.
• Kolaboratívna pamäť pre multiagentové systémy: Umožňuje viacerým agentom zdieľať a spravovať spoločný fond spomienok, čím podporuje kolaboratívnu inteligenciu.
• Čistenie a organizácia pamäte: Poskytuje nástroje na mazanie a zoznamovanie spomienok, čo umožňuje efektívnu správu a organizáciu kontextových dát.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte StitchAI MCP Server do sekcie mcpServers s príkazom a argumentmi.
4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží a je dostupný.

Príklad JSON:

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

Claude

1. Uistite sa, že je nainštalovaný Node.js.
2. Vyhľadajte svoj konfiguračný súbor Claude.
3. Vložte konfiguráciu StitchAI MCP Server pod mcpServers.
4. Uložte zmeny a reštartujte Claude.
5. Potvrďte, že server sa objavil v zozname nástrojov Claude.

Príklad JSON:

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

Cursor

1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je prítomný.
2. Otvorte nastavenia alebo konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte StitchAI MCP Server do objektu mcpServers.
4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Otestujte pripojenie servera v rozhraní Cursor.

Príklad JSON:

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

Cline

1. Overte, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Upravte svoj konfiguračný súbor Cline.
3. Zahrňte StitchAI MCP Server do mcpServers.
4. Uložte súbor a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte, že StitchAI MCP Server je dostupný cez Cline.

Príklad JSON:

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

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné na bezpečné vloženie API kľúčov alebo tajomstiev do konfigurácie vášho MCP servera.

Príklad:

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

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do svojho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do svojho flow a prepojte ho so svojím AI agentom:

Kliknite na komponent MCP, aby ste otvorili panel konfigurácie. V časti systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj a využívať všetky jeho funkcie a možnosti. Nezabudnite zmeniť „stitchai-mcp“ na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

Náš názor

StitchAI MCP Server poskytuje zameranú sadu nástrojov na správu pamäte a je jednoducho nastaviteľný naprieč platformami. Avšak absencia jasných definícií zdrojov a promptov, ako aj chýbajúce funkcie ako sampling a roots, limitujú jeho flexibilitu pre širšie MCP workflow. Projekt je nový a zatiaľ málo rozšírený v komunite.

Na škále 0 až 10 získava tento MCP skóre 4 za základnú funkcionalitu a prehľadnosť, no chýba mu vyspelosť, rozšíriteľnosť a adopcia.

MCP skóre