Agentset MCP Server

Agentset MCP Server

Agentset MCP Server kopplar AI-agenter till verkliga data, möjliggör avancerade RAG-arbetsflöden och kontext-rika, dokumentbaserade applikationer med säker API-hantering.

Vad gör “Agentset” MCP Server?

Agentset MCP (Model Context Protocol) Server är en öppen plattform utformad för att underlätta Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiska funktioner. Den gör det möjligt för AI-assistenter att ansluta till externa datakällor, API:er eller tjänster och förenklar utvecklingen av intelligenta, dokumentbaserade applikationer. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och kontext-rika resurser möjliggör Agentset MCP Server uppgifter som dynamisk dokumenthämtning, effektiv datahantering och integration med egna arbetsflöden. Detta ger utvecklare möjlighet att bygga robusta, kontextmedvetna lösningar med ökad produktivitet och flexibilitet, där både AI och verkliga datakällor utnyttjas för avancerade applikationsscenarier.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över resurser

Inga specifika resurser (MCP-resurser) räknas upp i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över verktyg

Inga uttryckliga verktyg listas eller beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna (t.ex. server.py saknas eller ingen verktygslista i README).

Användningsområden för denna MCP Server

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Bygg snabbt applikationer som kombinerar AI-genererade svar med kontext hämtad från dokument eller externa källor för att förbättra relevans och noggrannhet i AI-utdata.
  • Utveckling av dokumentbaserade applikationer: Förenkla skapandet av intelligenta appar som kan komma åt, hantera och resonera över stora dokumentmängder.
  • Integration av API och datakällor: Fungerar som brygga mellan AI-klienter och API:er eller databaser och möjliggör smidig åtkomst till olika data för rikare och mer dynamiska AI-interaktioner.
  • Automatisering av egna arbetsflöden: Förbättra utvecklares arbetsflöden genom att integrera AI-driven automatisering med organisationsspecifika resurser och processer.
  • Säker delning av kontext: Se till att kontextinformation och autentiseringsuppgifter (såsom API-nycklar och namespace-ID) hanteras säkert via miljövariabler.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Se till att du har Node.js installerat.

  2. Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.

  3. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.

  4. Lägg till Agentset MCP Server-konfigurationen:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nyckel",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ditt-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

  6. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serveranslutningen i Windsurf-gränssnittet.

Claude

  1. Se till att Node.js är installerat.

  2. Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.

  3. Leta upp din Claude-konfigurationsfil.

  4. Lägg till följande JSON-konfiguration:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Spara och starta om Claude.

  6. Bekräfta att MCP-servern körs från Claudes adminverktyg.

Cursor

  1. Installera Node.js om det inte redan finns.

  2. Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.

  3. Redigera din Cursor-konfigurationsfil.

  4. Infoga denna kodsnutt i avsnittet mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nyckel",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ditt-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Spara ändringarna och starta om Cursor.

  6. Testa anslutningen för att säkerställa att den är aktiv.

Cline

  1. Kontrollera att Node.js är tillgängligt.

  2. Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.

  3. Öppna din Cline-konfigurationsfil.

  4. Lägg till Agentset MCP Server enligt följande:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nyckel",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ditt-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Spara och starta om Cline.

  6. Verifiera anslutningen i Clines systempanel.

Obs om säkerhet för API-nycklar:
Använd alltid miljövariabler för känslig information som AGENTSET_API_KEY och AGENTSET_NAMESPACE_ID.
Exempel:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "din-agentset-api-nyckel",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ditt-namespace-id"
}

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "MCP-namn": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “MCP-namn” mot det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api” osv.) och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktÖversikt finns i README
Lista över promptarInga promptmallar hittades
Lista över resurserInga resurser listade
Lista över verktygInga specifika verktyg listade; ingen server.py eller motsvarande specificering funnen
Säkerhet för API-nycklarInstruktioner för miljövariabler i installation
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ingen information om sampling-stöd

Vår åsikt

Agentset MCP Server-repot ger en tydlig översikt, installationsinstruktioner och säkerhetsvägledning, men saknar detaljerad dokumentation om promptar, resurser och verktyg. Den är stabil för applikationsuppsättning men begränsad vad gäller transparens kring funktioner och användning.

MCP-poäng

Har en LICENS✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar2
Antal stjärnor5

Baserat på de två tabellerna får Agentset MCP Server för närvarande 4/10 i MCP-förberedelse. Den erbjuder en stark grund och grundläggande installation men saknar dokumentation och tydlig exponering av funktioner (promptar, verktyg, resurser) som krävs för fullständig MCP-användning och utvärdering.

Vanliga frågor

Vad är Agentset MCP Server?

Agentset MCP Server är en öppen plattform utformad för Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiska funktioner. Den kopplar AI-assistenter till externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör dynamiska, kontext-rika dokumentbaserade applikationer.

Vad kan jag bygga med Agentset MCP Server?

Du kan snabbt utveckla applikationer som kombinerar AI-genererade svar med hämtad kontext från dokument eller API:er, automatisera arbetsflöden och säkert hantera åtkomst till externa datakällor för smartare AI-lösningar.

Stöder Agentset MCP Server promptmallar eller verktyg direkt?

Inga uttryckliga promptmallar eller inbyggda verktyg nämns i den tillgängliga dokumentationen. Servern fokuserar på att möjliggöra integration och datahämtning snarare än att erbjuda fördefinierade promptar eller verktyg.

Hur håller jag mina API-nycklar och namespace-ID säkra?

Använd alltid miljövariabler för känslig information som AGENTSET_API_KEY och AGENTSET_NAMESPACE_ID, enligt rekommendationerna i installationsguiderna.

Hur integrerar jag Agentset MCP i ett FlowHunt-arbetsflöde?

Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera MCP-serverdetaljerna i systemets MCP-konfigurationssektion med det angivna JSON-formatet. Detta gör att din AI-agent kan använda MCP:s funktioner.

Prova Agentset MCP Server med FlowHunt

Ge dina AI-agenter tillgång till realtidsdata och kontext med Agentset MCP Server. Bygg smartare och mer dynamiska applikationer redan idag.

Lär dig mer

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...

3 min läsning
AI MCP +4
LiveAgent MCP Server-integration
LiveAgent MCP Server-integration

LiveAgent MCP Server-integration

Integrera FlowHunt med LiveAgent MCP Server för att möjliggöra AI-driven automatisering av helpdesk-flöden, inklusive hantering av ärenden, agenter, kontakter o...

3 min läsning
AI Helpdesk +5