
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 ...
Koppla dina AI-assistenter och verktyg till Inkeeps uppdaterade produktdokumentation för smartare, kontextmedvetna lösningar som ökar utvecklarproduktiviteten och kundsupporten.
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.
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.
Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner finns i repositoriet.
git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
cd mcp-server-python
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml
claude_desktop_config.json
-fil.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."
}
}
}
}
Säkerställ API-nycklar:
Se till att lagra din API-nyckel i miljövariabler enligt env
-blocket i konfigurationen ovan.
Inga Cursor-specifika installationsinstruktioner finns i repositoriet.
Inga Cline-specifika installationsinstruktioner finns i repositoriet.
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:
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.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Allmän översikt och beskrivning tillgänglig. |
Lista över prompts | ⛔ | Inga promptmallar specificerade. |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita resurser beskrivna. |
Lista över verktyg | ✅ | Ett verktyg: search-product-content beskrivs i konfigurationsexemplet. |
Säkerställ API-nycklar | ✅ | Instruktioner 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.
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.
Har en LICENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal Forks | 5 |
Antal Stars | 18 |
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.
Den tillhandahåller verktyget 'search-product-content', som hämtar uppdaterad produktdokumentation om Inkeep baserat på konversationella frågor.
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.
Lagra alltid dina API-nycklar i miljövariabler enligt exempelkonfigurationen. Undvik att hårdkoda hemligheter i dina konfigurationsfiler.
Viktiga användningsområden är produktdokumentationssök, RAG-integration för AI-assistenter, automatisering av onboarding och att driva chattbaserade utvecklar- eller kundsupportbottar med aktuell dokumentation.
För närvarande stöds endast ett primärt verktyg för dokumentationssökning, och inga explicita promptmallar eller ytterligare resurser finns i dokumentationen.
Den är MIT-licensierad, vilket tillåter bred användning och integration.
Förbättra dina AI-arbetsflöden och utvecklarverktyg genom att koppla direkt till Inkeeps senaste produktdokumentation. Möjliggör intelligent, kontextuell support och onboarding med minimal konfiguration.
Agentset MCP Server är en öppen plattform som möjliggör Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiska funktioner, vilket låter AI-assistenter ansluta till ...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
iMCP MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och dina Mac-appar, och ger säker åtkomst till Meddelanden, Kontakter, Kalender, Påminnelser, Väder...