Boost.space MCP Server-integration

Vad gör “Boost.space” MCP Server?

Boost.space MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Boost.Space REST API, vilket gör att MCP-klienter (såsom Claude Desktop) kan interagera med Boost.Space-plattformen. Genom att proxy:a Boost.Space:s API möjliggör den att AI-drivna verktyg kan utföra olika operationer som att göra databasfrågor, hantera filer eller interagera med externa tjänster som finns tillgängliga via Boost.Space. Detta förbättrar utvecklarens arbetsflöde genom att centralisera åtkomsten till organisationsresurser, automatisera repetitiva uppgifter och underlätta smidig integration mellan AI-modeller och strukturerad affärsdata eller arbetsflöden.

Lista över prompts

Inga promptmallar är dokumenterade i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser finns listade eller beskrivna i arkivet.

Lista över verktyg

Inga verktyg är beskrivna eller listade i arkivets dokumentation eller kodindex.

Användningsområden för denna MCP Server

• Boost.Space-dataåtkomst: Gör det möjligt för AI-agenter att hämta och arbeta med data som lagras i Boost.Space-plattformen, vilket underlättar automatiserad analys eller rapportering.
• Integration med AI-assistenter: Fungerar som backend för desktop-AI-klienter (t.ex. Claude Desktop) som vill interagera med organisationsdata på ett säkert och effektivt sätt.
• API-proxy: Ger ett standardiserat sätt för AI-klienter att komma åt Boost.Space REST API-endpoints utan att hantera inloggningsuppgifter eller HTTP-logik direkt.
• Effektiviserade utvecklarflöden: Förenklar anslutningen mellan LLM-drivna gränssnitt och affärsprocesser/data, och minskar manuellt integrationsarbete.

Så här sätter du upp

Windsurf

Inga explicita installationsinstruktioner för Windsurf finns i arkivet.

Claude

1. Säkerställ att Python och nödvändiga beroenden är installerade.
2. Installera Boost.space MCP-servern:

   pip install boostspace-mcp
   

3. Lägg till följande i din Claude Desktop-konfiguration under objektet mcpServers:

   "mcpServers": {
     "boostspace": {
       "command": "python",
       "args": ["-m","boostspace_mcp.server"],
       "env": {
         "BOOSTSPACE_API_BASE": "{{API_PATH}}",
         "BOOSTSPACE_TOKEN": "{{TOKEN}}"
       },
       "transport": "stdio"
     }
   }
   

4. Starta om Claude Desktop för att ladda den nya MCP-servern.
5. Ange dina API-nycklar (BOOSTSPACE_API_BASE och BOOSTSPACE_TOKEN) som miljövariabler enligt exemplet ovan.

Cursor

Inga explicita installationsinstruktioner för Cursor finns i arkivet.

Cline

Inga explicita installationsinstruktioner för Cline finns i arkivet.

Exempel på säker API-nyckelhantering:

"env": {
  "BOOSTSPACE_API_BASE": "https://api.boost.space/v1",
  "BOOSTSPACE_TOKEN": "your-api-token"
}

Använd miljövariabler för att hålla dina API-uppgifter säkra.

Hur du använder denna MCP i flöden

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 din MCP-server enligt detta JSON-format:

{
  "boostspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta 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 “boostspace” mot det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Stöder servern Roots? Okänt (inte dokumenterat)
Stöder servern Sampling? Okänt (inte dokumenterat)

Vår åsikt

Boost.space MCP Server ger en tydlig grundläggande installation för Claude Desktop, men saknar dokumentation gällande MCP-promptmallar, resurser och verktyg. Den är lämplig som referens för att proxy:a ett API till AI-assistenter, men skulle vinna på mer omfattande dokumentation och funktionslistor.

MCP-poäng