Inkeep MCP-server

Inkeep MCP-server

Koppla dina AI-assistenter och verktyg till Inkeeps uppdaterade produktdokumentation för smartare, kontextmedvetna lösningar som ökar utvecklarproduktiviteten och kundsupporten.

Vad gör “Inkeep” MCP-server?

Inkeep MCP-servern är en specialiserad Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att koppla AI-assistenter till uppdaterad produktdokumentation och innehåll som hanteras i Inkeep. Den fungerar som en brygga som gör det möjligt för utvecklingsverktyg och LLM-drivna agenter att fråga och hämta relevant dokumentation och produktkunskap direkt från Inkeeps API:er. Detta förbättrar utvecklararbetsflöden genom att möjliggöra uppgifter som att söka produktdokumentation, integrera RAG (Retrieval Augmented Generation)-funktionalitet och visa uppdaterat innehåll i AI-drivna utvecklingsmiljöer. Genom att tillhandahålla ett standardiserat gränssnitt förenklas integrationen och utvecklare får möjlighet att bygga smartare och mer kontextmedvetna assistenter och verktyg.

Lista över prompts

  • Inga explicita promptmallar angavs i repositoriet eller dokumentationen.

Lista över resurser

  • Inga explicita resurser beskrivs i repositoriet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

  • search-product-content
    Hämtar produktdokumentation om Inkeep. Frågan ska formuleras som en konversationell fråga om Inkeep.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Sökning i produktdokumentation
    Utvecklare och AI-agenter kan hämta den senaste produktdokumentationen för Inkeep, så att användare får auktoritativ och aktuell information vid produktrelaterade frågor.

  • RAG (Retrieval Augmented Generation)-integration
    Använd som backend för RAG-arbetsflöden i AI-assistenter och möjliggör att de kan förstärka svar med relevanta dokumentationsavsnitt från Inkeep.

  • Inkeep API-integration i utvecklarverktyg
    Integrera Inkeeps kunskapsbas direkt i utvecklar-IDEs, chattbottar eller supportsystem, vilket minskar kontextväxlingar och ökar produktiviteten.

  • Konversationell produktsupport
    Driv chattbaserade supportbottar eller assistenter som besvarar komplexa frågor med uppdaterad dokumentation från Inkeeps hanterade innehåll.

  • Automatiserad onboardinghjälp
    Tillhandahåll onboardinginformation till nya användare eller teammedlemmar med Inkeeps dokumentation som sanningskälla.

Så här ställer du in det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner finns i repositoriet.

Claude

  1. Klona repot och ställ in miljön:
    git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
    cd mcp-server-python
    uv venv
    uv pip install -r pyproject.toml
    
  2. Hämta din API-nyckel från Inkeep Dashboard.
  3. Öppna din claude_desktop_config.json-fil.
  4. Lägg till följande i avsnittet mcpServers:
    {
        "mcpServers": {
            "inkeep-mcp-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
                    "run",
                    "-m",
                    "inkeep_mcp_server"
                ],
                "env": {
                    "INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
                    "INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
                    "INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
                    "INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
                    "INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "Retrieves product documentation about Inkeep. The query should be framed as a conversational question about Inkeep."
                }
            }
        }
    }
    
  5. Spara och starta om Claude. Verifiera genom att köra en produktinnehållsfråga.

Säkerställ API-nycklar:
Se till att lagra din API-nyckel i miljövariabler enligt env-blocket i konfigurationen ovan.

Cursor

Inga Cursor-specifika installationsinstruktioner finns i repositoriet.

Cline

Inga Cline-specifika installationsinstruktioner finns i repositoriet.

Så 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:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I avsnittet för system-MCP-konfiguration, sätt in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

{
  "inkeep-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “inkeep-mcp-server” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

AvsnittTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
ÖversiktAllmän översikt och beskrivning tillgänglig.
Lista över promptsInga promptmallar specificerade.
Lista över resurserInga explicita resurser beskrivna.
Lista över verktygEtt verktyg: search-product-content beskrivs i konfigurationsexemplet.
Säkerställ API-nycklarInstruktioner ges i konfigurations-JSON med användning av miljövariabler.
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ingen nämnd sampling i repot eller dokumentationen.

Baserat på tillgänglig information erbjuder Inkeep MCP-server ett fokuserat och användbart verktyg för sökning i produktdokumentation med tydliga installationssteg och säker hantering av API-nycklar. Däremot gör avsaknaden av explicita promptmallar, resurslistningar och avancerade funktioner som sampling eller roots att dess fullständighet för bredare MCP-användning blir lägre.

Vår bedömning

Jag skulle ge denna MCP-server 5/10: Den erbjuder ett tydligt, väl dokumenterat grundläggande verktyg för att integrera Inkeeps produktdokumentation med MCP-klienter, men saknar bredare funktionsstöd och dokumentation kring prompts, resurser och avancerade MCP-funktioner.

MCP-poäng

Har en LICENS✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal Forks5
Antal Stars18

Vanliga frågor

Vad är Inkeep MCP-server?

Inkeep MCP-servern är en specialiserad Model Context Protocol-server som kopplar AI-assistenter och verktyg till produktdokumentation som hanteras i Inkeep, vilket möjliggör realtidsåtkomst till innehåll för RAG, chattbottar och utvecklararbetsflöden.

Vilket verktyg tillhandahåller Inkeep MCP-servern?

Den tillhandahåller verktyget 'search-product-content', som hämtar uppdaterad produktdokumentation om Inkeep baserat på konversationella frågor.

Hur integrerar jag Inkeep MCP-server med FlowHunt?

Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, öppna dess konfiguration och mata in dina Inkeep MCP-serveruppgifter enligt det angivna JSON-formatet. Kontrollera att din API-nyckel och server-URL är korrekt angivna.

Hur bör jag säkra mina API-nycklar?

Lagra alltid dina API-nycklar i miljövariabler enligt exempelkonfigurationen. Undvik att hårdkoda hemligheter i dina konfigurationsfiler.

Vilka är de främsta användningsområdena för Inkeep MCP-server?

Viktiga användningsområden är produktdokumentationssök, RAG-integration för AI-assistenter, automatisering av onboarding och att driva chattbaserade utvecklar- eller kundsupportbottar med aktuell dokumentation.

Stöder Inkeep MCP-servern flera verktyg eller promptmallar?

För närvarande stöds endast ett primärt verktyg för dokumentationssökning, och inga explicita promptmallar eller ytterligare resurser finns i dokumentationen.

Vilken licens har Inkeep MCP-server?

Den är MIT-licensierad, vilket tillåter bred användning och integration.

Integrera Inkeep MCP-server med FlowHunt

Förbättra dina AI-arbetsflöden och utvecklarverktyg genom att koppla direkt till Inkeeps senaste produktdokumentation. Möjliggör intelligent, kontextuell support och onboarding med minimal konfiguration.

Lär dig mer

Agentset MCP Server
Agentset MCP Server

Agentset MCP Server

Agentset MCP Server är en öppen plattform som möjliggör Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiska funktioner, vilket låter AI-assistenter ansluta till ...

4 min läsning
AI Open Source +5
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
iMCP MCP Server-integration
iMCP MCP Server-integration

iMCP MCP Server-integration

iMCP MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och dina Mac-appar, och ger säker åtkomst till Meddelanden, Kontakter, Kalender, Påminnelser, Väder...

5 min läsning
AI macOS +5