Context Portal (ConPort) MCP-server

Context Portal (ConPort) MCP-server

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.

Vad gör “Context Portal” MCP-servern?

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.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i de tillgängliga förvarsfilerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i de tillgängliga förvarsfilerna eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Inga specifika verktyg beskrivs eller listas från server.py eller annan serverlogik i de tillgängliga förvarsfilerna eller dokumentationen.

Användningsområden för denna MCP-server

  • 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.

Hur man sätter upp det

Windsurf

  1. Säkerställ att förutsättningar är installerade (t.ex. Node.js, Python om det krävs).
  2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till Context Portal MCP-server med en konfiguration liknande:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera att installationen är aktiv och att MCP-servern är tillgänglig.

Claude

  1. Bekräfta förutsättningar (såsom nödvändig runtime).
  2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
  3. Infoga följande JSON-snutt under MCP-servrar:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Claude.
  5. Kontrollera anslutningen så att MCP-servern körs.

Cursor

  1. Installera eventuella nödvändiga beroenden.
  2. Redigera konfigurationsfilen för Cursor MCP.
  3. Lägg till Context Portal MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor IDE.
  5. Bekräfta att MCP-servern är registrerad och tillgänglig.

Cline

  1. Uppfyll alla förutsättningar (se projektkrav).
  2. Hitta Clines konfigurationssektion för MCP-servrar.
  3. Registrera Context Portal MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Cline.
  5. Validera att MCP-servern är aktiv.

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}"
      }
    }
  }
}

Hur man använder denna MCP i flows

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över promptmallarInga promptmallar funna
Lista över resurserInga explicita resurser listade
Lista över verktygInga verktyg listade i serverlogiken
Skydda API-nycklarExempel på miljövariabler ingår
Roots-stödEj specificerat
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ej specificerat

Vår åsikt

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

MCP-betyg

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal forks47
Antal stjärnor352

Vanliga frågor

Vad är Context Portal (ConPort) MCP-server?

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.

Vilka är de viktigaste användningsområdena för ConPort?

ConPort används för projektkunskapshantering, kontextmedvetet AI-stöd för kodning, Retrieval Augmented Generation (RAG) och spårning av projektets framsteg inom utvecklingsarbetsflöden.

Hur skyddar jag mina API-nycklar med ConPort?

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}" } }

Hur integreras ConPort med FlowHunt?

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.

Följer det med promptmallar eller inbyggda verktyg i ConPort?

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.

Förbättra din AI-agentens minne med ConPort

Stärk ditt utvecklingsteam med kontextmedveten AI genom att integrera Context Portal MCP-server. Effektivisera projektkunskapshantering och förbättra AI-drivna kodningsarbetsflöden.

Lär dig mer

Lspace MCP Server
Lspace MCP Server

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...

3 min läsning
MCP Server Open Source +3
Atlassian MCP-serverintegration
Atlassian MCP-serverintegration

Atlassian MCP-serverintegration

Integrera Jira och Confluence med AI-assistenter via Atlassian MCP Server. Möjliggör smart projektledning, automatisera arbetsflöden och låt AI interagera med p...

4 min läsning
AI Project Management +5
Contrast MCP-server
Contrast MCP-server

Contrast MCP-server

Contrast MCP-servern bygger en bro mellan AI-assistenter och Contrast Security-plattformen, vilket möjliggör säkra och effektiva utvecklingsflöden genom att til...

3 min läsning
AI Security +4