Context Portal (ConPort) MCP-server

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.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

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.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

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:

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

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