
Lspace MCP Server
Lspace MCP Server är en öppen källkods-backend och fristående applikation som implementerar Model Context Protocol (MCP). Den möjliggör beständig, sökbar kunska...
Ge dina AI-assistenter extra kraft med projektspecifikt minne. ConPort lagrar och hämtar strukturerad projektkontext, vilket möjliggör smartare, kontextmedvetna AI-arbetsflöden i FlowHunt och IDE:er.
Context Portal (ConPort) är en MCP-server med minnesbank, utformad för att ge AI-assistenter och utvecklarverktyg i IDE:er extra kraft genom att hantera strukturerad projektkontext. Som en projektspecifik kunskapsgraf möjliggör ConPort kraftfull Retrieval Augmented Generation (RAG), vilket gör att AI snabbt kan få tillgång till och använda relevant projektinformation. Den lagrar viktig projektdata såsom beslut, uppgifter, framsteg, arkitekturmönster, ordlistor och specifikationer på ett strukturerat sätt. Detta hjälper AI-assistenter att ge mer exakta och kontextmedvetna svar, och förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att göra projektkunskap lättsökt och användbar.
Inga promptmallar nämns i de tillgängliga förvarsfilerna eller dokumentationen.
Inga explicita MCP-resurser listas i de tillgängliga förvarsfilerna eller dokumentationen.
Inga specifika verktyg beskrivs eller listas från server.py
eller annan serverlogik i de tillgängliga förvarsfilerna eller dokumentationen.
Projektkunskapshantering
Spara och hämta viktiga projektbeslut, ordlistor, specifikationer och arkitekturmönster så att AI-assistenter kan ge projektspecifik vägledning och kontext.
Kontextmedvetet AI-stöd för kodning
Låt AI-assistenter i IDE:er få tillgång till strukturerat projektminne, vilket förbättrar kodförslag och förklaringar genom att utnyttja projekthistorik och terminologi.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Förbättra LLM-drivna assistenter genom att ge dem aktuell och relevant projektdata för mer exakta och kontextrika svar.
Spårning av projektets framsteg
Håll en strukturerad översikt över slutförda uppgifter, utestående ärenden och pågående arbete, så att AI-agenter kan sammanfatta eller rapportera projektstatus.
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
}
}
}
Skydda API-nycklar:
För att säkert tillhandahålla API-nycklar, använd miljövariabler. Här är ett exempel på hur du inkluderar dem i din konfiguration:
{
"mcpServers": {
"context-portal": {
"command": "npx",
"args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
"env": {
"CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
}
}
}
}
Använd 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 din MCP-serverinformation med detta JSON-format:
{
"context-portal": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “context-portal” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över promptmallar | ⛔ | Inga promptmallar funna |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita resurser listade |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg listade i serverlogiken |
Skydda API-nycklar | ✅ | Exempel på miljövariabler ingår |
Roots-stöd | ⛔ | Ej specificerat |
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej specificerat |
Context Portal MCP (ConPort) ger en tydlig översikt och starka användningsfall, men saknar explicit teknisk dokumentation för promptar, verktyg och resurser i de publika filerna. Installationsinstruktionerna och guidning för API-nycklar är hjälpsamma. Sammantaget är nyttan tydlig, men mer detaljerad serverinformation skulle höja dess betyg.
MCP Tabellbetyg: 6/10
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal forks | 47 |
Antal stjärnor | 352 |
Context Portal är en minnesbank-MCP-server som hanterar strukturerad projektkontext för AI-assistenter och utvecklarverktyg. Den fungerar som en projektspecifik kunskapsgraf och möjliggör Retrieval Augmented Generation (RAG) samt kontextmedvetna AI-funktioner.
ConPort används för projektkunskapshantering, kontextmedvetet AI-stöd för kodning, Retrieval Augmented Generation (RAG) och spårning av projektets framsteg inom utvecklingsarbetsflöden.
Använd miljövariabler för att säkert tillhandahålla API-nycklar i din MCP-serverkonfiguration. Till exempel: { "env": { "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}" } }
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, koppla den till din AI-agent och ange ConPort MCP-serverdetaljerna i konfigurationspanelen med det angivna JSON-formatet. Detta gör att AI-agenten får tillgång till strukturerad projektkontext och minne.
Inga promptmallar eller inbyggda verktyg listas i den tillgängliga dokumentationen eller serverlogiken. Dess huvudsakliga funktion är strukturerad lagring och hämtning av kontext för projektspecifik AI-förstärkning.
Stärk ditt utvecklingsteam med kontextmedveten AI genom att integrera Context Portal MCP-server. Effektivisera projektkunskapshantering och förbättra AI-drivna kodningsarbetsflöden.
Lspace MCP Server är en öppen källkods-backend och fristående applikation som implementerar Model Context Protocol (MCP). Den möjliggör beständig, sökbar kunska...
Integrera Jira och Confluence med AI-assistenter via Atlassian MCP Server. Möjliggör smart projektledning, automatisera arbetsflöden och låt AI interagera med p...
Contrast MCP-servern bygger en bro mellan AI-assistenter och Contrast Security-plattformen, vilket möjliggör säkra och effektiva utvecklingsflöden genom att til...