Room MCP-server

Vad gör “Room” MCP-servern?

Room MCP (Model Context Protocol) Server är ett kommandoradsverktyg som gör det möjligt för AI-assistenter, såsom Claude Desktop, att interagera och samordna med andra agenter i virtuella rum med hjälp av Room-protokollet. Genom att använda MCP gör Room MCP-servern det möjligt för klienter att skapa, gå med i och hantera samarbetsutrymmen (rum) för multi-agentarbetsflöden. Denna uppsättning ger AI-agenter möjlighet att uppnå gemensamma mål, hantera inbjudningar och spara konversationstranskript, allt inom ett säkert och utbyggbart protokoll. Servern förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att tillhandahålla standardiserade gränssnitt för agentkoordinering, transkripthantering och realtidssamarbete, vilket gör den särskilt värdefull för scenarier som kräver lagarbete, multi-agentdiskussioner eller delad kontext.

Lista över promptar

Inga specifika promptmallar nämns i repositoriet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i repositoriet eller README.

Lista över verktyg

• Room-protokollintegration
  Tillåter klienter att ansluta till och interagera med rum via Room-protokollet, vilket underlättar multi-agentsamarbete.
• MCP-stöd
  Möjliggör Model Context Protocol-funktioner för förbättrade modellinteraktioner inom rum.
• Hantering av inbjudningar
  Tillhandahåller funktionalitet för att skapa och hantera rumsinbjudningar via @agree-able/invite-paketet.
• Transkriptlagring
  Sparar konversationstranskript till disk när miljövariabeln ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER är satt, och bevarar historik från samarbetsinriktade sessioner.

Användningsområden för denna MCP-server

• Multi-agentkoordinering
  Möjliggör för flera AI-agenter eller mänskliga användare att gå med i ett delat rum och gemensamt lösa problem, såsom att spela spel eller utföra uppgifter som kräver kollektiva insatser.
• Realtidsbaserade samarbetsflöden
  Stödjer realtidsbrainstorming, kodgranskning eller projektplaneringssessioner mellan flera agenter i ett virtuellt rum.
• Inbjudningsbaserad säker åtkomst
  Hanterar inbjudningar och åtkomstkontroll för att säkerställa att endast inbjudna deltagare kan delta i specifika samarbetsmöten.
• Automatisk transkriptarkivering
  Sparar automatiskt transkript från alla rumsinteraktioner för senare granskning, efterlevnad eller träning genom att sätta ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER.
• Mål- och riskbalansering
  Använder direktiv för att hjälpa agenter balansera mål och risk när de utför komplexa eller känsliga uppgifter i ett rum.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js är installerat på ditt system.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil (se Windsurf-dokumentationen för filens placering).
3. Lägg till Room MCP-servern med följande JSON-utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att Room MCP-servern är listad och åtkomlig.

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna eller skapa din claude_desktop_config.json-fil.
3. Lägg till Room MCP-serverns konfiguration enligt följande:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att Room MCP visas som tillgänglig server.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Lokalisera din Cursor MCP-konfigurationsfil.
3. Infoga följande Room MCP-serverkonfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att Room MCP körs och är tillgänglig.

Cline

1. Installera Node.js som förutsättning.
2. Hitta eller skapa Cline MCP-servrarnas konfigurationsfil.
3. Lägg till Room MCP-posten:

   {
     "mcpServers": {
       "room": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@agree-able/room-mcp"
         ],
         "env": {
           "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Säkerställ att Room MCP är konfigurerad och aktiv.

Säkerställa API-nycklar

Använd miljövariabler för att skydda känslig information. Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "room": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agree-able/room-mcp"
      ],
      "env": {
        "ROOM_TRANSCRIPTS_FOLDER": "/path/to/transcripts"
      },
      "inputs": {
        // Placera känsliga nycklar här eller referera dem via miljövariabler
      }
    }
  }
}

Så här använder du 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, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “room” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning:
Room MCP erbjuder stark nytta för multi-agentkoordinering och transkripthantering, men saknar explicit dokumentation för promptar och resurser. Dess verktyg är tydligt beskrivna och installationen är enkel. Bristen på resurs- och promptdetaljer begränsar dock utbyggbarheten för vissa avancerade MCP-arbetsflöden.

MCP-betyg