Chatsum MCP Server

Vad gör “Chatsum” MCP Server?

Chatsum MCP (Model Context Protocol) Server är utformad för att ge AI-assistenter möjlighet att söka och sammanfatta chattmeddelanden från en användares chattdatabas. Genom att fungera som en brygga mellan AI-agenter och lagrad chatthistorik förbättrar Chatsum MCP Server utvecklingsflöden genom att låta stora språkmodeller (LLM) effektivt hämta och kondensera relevant chattdata. Detta gör det möjligt för utvecklare och slutanvändare att lyfta fram insikter, spåra konversationer eller samla sammanfattningar från stora meddelandeloggar direkt i sina föredragna AI-verktyg eller plattformar. Servern underlättar uppgifter som att söka specifika meddelanden baserat på parametrar och generera koncisa sammanfattningar, vilket strömlinjeformar hanteringen och förståelsen av chattdata.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i den tillgängliga förvarsdokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-“resurser” beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller koden.

Lista över verktyg

• query_chat_messages
  Sök chattmeddelanden med givna parametrar och sammanfatta chattmeddelanden baserat på prompten för sökningen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Sammanfattning av chatthistorik: Utvecklare kan använda servern för att snabbt sammanfatta långa chatthistoriker och därigenom möjliggöra snabbare granskning och extrahering av viktiga punkter.
• Konversationssökning och analys: Sök effektivt igenom chattloggar för att hitta specifika meddelanden, ämnen eller mönster, vilket hjälper till vid analys eller kundsupport.
• AI-drivna chattinsikter: Använd LLM:er för att generera användbara insikter eller höjdpunkter från chattdata och därigenom öka produktiviteten för team och individer.
• Integration med personliga assistenter: Förbättra personliga eller team-baserade AI-assistenter genom att ge dem möjlighet att referera till och sammanfatta tidigare konversationer för kontextmedvetna svar.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner hittades för Windsurf.

Claude

1. Se till att du har Node.js och pnpm installerat.
2. Sätt upp din chattdatabas genom att följa instruktionerna i katalogen chatbot.
3. Redigera Claude-konfigurationsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-chatsum": {
         "command": "path-to/bin/node",
         "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
         "env": {
           "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara filen och starta om Claude för att verifiera att servern körs.

Säkra API-nycklar

Sätt hemligheter som databassökvägar med hjälp av env-fältet i din JSON-konfiguration:

"env": {
  "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}

Cursor

Inga installationsinstruktioner hittades för Cursor.

Cline

Inga installationsinstruktioner hittades för Cline.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 lägger du in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

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

Översikt

Baserat på tillgänglig information tillhandahåller Chatsum MCP Server ett specifikt, väl implementerat verktyg för chattsökning och sammanfattning, men saknar dokumentation kring promptmallar, MCP-resurser och bredare plattformsstöd. Detta gör den till en fokuserad men något begränsad MCP-server för generella arbetsflöden.

MCP-poäng

Betyg: 5/10
Chatsum MCP Server erbjuder ett tydligt definierat verktyg för chattsammanfattning och sökning med god användning (stjärnor/forkar), men saknar utförlig dokumentation, resursöversikt och bredare stöd för promptar/mallar, vilket begränsar dess mångsidighet i MCP-sammanhang.