
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...
Agentset MCP Server kopplar AI-agenter till verkliga data, möjliggör avancerade RAG-arbetsflöden och kontext-rika, dokumentbaserade applikationer med säker API-hantering.
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.
Inga promptmallar nämns uttryckligen i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.
Inga specifika resurser (MCP-resurser) räknas upp i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.
Inga uttryckliga verktyg listas eller beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna (t.ex. server.py saknas eller ingen verktygslista i README).
Se till att du har Node.js installerat.
Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.
Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
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"
}
}
}
}
Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serveranslutningen i Windsurf-gränssnittet.
Se till att Node.js är installerat.
Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.
Leta upp din Claude-konfigurationsfil.
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"
}
}
}
}
Spara och starta om Claude.
Bekräfta att MCP-servern körs från Claudes adminverktyg.
Installera Node.js om det inte redan finns.
Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.
Redigera din Cursor-konfigurationsfil.
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"
}
}
}
}
Spara ändringarna och starta om Cursor.
Testa anslutningen för att säkerställa att den är aktiv.
Kontrollera att Node.js är tillgängligt.
Skaffa din Agentset API-nyckel och namespace-ID.
Öppna din Cline-konfigurationsfil.
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"
}
}
}
}
Spara och starta om Cline.
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"
}
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:
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.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt finns i README |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar hittades |
Lista över resurser | ⛔ | Inga resurser listade |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga specifika verktyg listade; ingen server.py eller motsvarande specificering funnen |
Säkerhet för API-nycklar | ✅ | Instruktioner för miljövariabler i installation |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ingen information om sampling-stöd |
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.
Har en LICENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal förgreningar | 2 |
Antal stjärnor | 5 |
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.
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.
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.
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.
Använd alltid miljövariabler för känslig information som AGENTSET_API_KEY och AGENTSET_NAMESPACE_ID, enligt rekommendationerna i installationsguiderna.
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.
Ge dina AI-agenter tillgång till realtidsdata och kontext med Agentset MCP Server. Bygg smartare och mer dynamiska applikationer redan idag.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...
Integrera FlowHunt med LiveAgent MCP Server för att möjliggöra AI-driven automatisering av helpdesk-flöden, inklusive hantering av ärenden, agenter, kontakter o...