Lspace MCP Server

Lspace MCP Server

MCP Server Open Source AI Integration Knowledge Management

Vad gör “Lspace” MCP Server?

Lspace MCP Server är en öppen källkods-backend och fristående applikation som implementerar Model Context Protocol (MCP). Den är utformad för att eliminera friktionen vid kontextbyten för utvecklare genom att möjliggöra fångst av insikter från vilken AI-session som helst och göra dem beständigt tillgängliga mellan olika verktyg. Genom att koppla AI-agenter och externa verktyg till hanterade innehållsrepositories förvandlar Lspace utspridda konversationer till beständig, sökbar kunskap. Den möjliggör arbetsflöden såsom intelligent kunskapsbasgenerering, kontextberikning för AI-assistenter och smidig integration med verktyg som kan fråga efter eller uppdatera lagrad kunskap. Lspace ger utvecklare möjligheten att integrera och hantera kunskapsrepositories, vilket underlättar förbättrade utvecklingsarbetsflöden och samarbete.

Lista över prompts

Inga promptmallar kunde identifieras från de medföljande filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-“resurser” är dokumenterade i tillgängliga filer eller README.

Lista över verktyg

Inga explicita verktygsdefinitioner (t.ex. query_database, read_write_file, etc.) är dokumenterade eller listade i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Kunskapsbasgenerering: Lspace möjliggör fångst och lagring av insikter och utdata från AI-sessioner, vilka kan hanteras som en beständig kunskapsbas.
  • Kontextuell AI-assistans: Utvecklare kan använda Lspace för att berika AI-interaktioner med kontext från tidigare konversationer eller repositories, vilket förbättrar noggrannhet och relevans.
  • Repositoryhantering: Genom att konfigurera anslutningar till lokala eller GitHub-repositories hjälper Lspace till att hantera kod och dokumentation som kontext för AI-agenter.
  • Smidig verktygsintegration: Lspace gör insikter tillgängliga mellan flera verktyg, minskar kontextbyten och förbättrar arbetsflödeseffektiviteten.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga plattformspecifika instruktioner för Windsurf hittades i det medföljande materialet.

Claude

Inga plattformspecifika instruktioner för Claude hittades i det medföljande materialet.

Cursor

  1. Säkerställ förutsättningar: Installera Node.js (LTS), npm och Git.
  2. Klona repot:
    git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
    cd lspace-server
    
  3. Installera beroenden:
    npm install
    npm run build
    
  4. Sätt upp miljövariabler:
    cp .env.example .env
    # Redigera .env för att ange OPENAI_API_KEY och andra variabler vid behov
    
  5. Konfigurera repositories och autentiseringsuppgifter:
    cp config.example.json config.local.json
    # Redigera config.local.json för att lägga till din GitHub PAT och repositories
    
  6. I Cursor, konfigurera din MCP-server genom att lägga till detta JSON-utdrag (byt ut sökvägen mot din faktiska sökväg):
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "node",
          "args": ["/faktisk/absolut/sökväg/till/din/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
        }
      ]
    }
    

Säkerhet för API-nycklar

Lagra känsliga API-nycklar (som OPENAI_API_KEY) i miljövariabler. Exempel på konfiguration:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/sökväg/till/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "din-openai-api-nyckel"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Inga plattformspecifika instruktioner för Cline hittades i det medföljande materialet.

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 systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dittmcpserver.exempel/sökvägtillmcp/url"
  }
}

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


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över promptsIngen dokumenterad
Lista över resurserIngen dokumenterad
Lista över verktygIngen dokumenterad
Säkerhet för API-nycklar.env/.json
Sampling-stöd (mindre viktigt för bedömning)Ej nämnt

Baserat på dokumentationsnivån, förekomsten av en tydlig översikt, fungerande uppsättning och vissa användningsfallsdetaljer men saknar dokumentation om verktyg, prompts, resurser, rötter och sampling, skulle jag ge denna MCP-server ett 4/10 för fullständighet och utvecklarupplevelse.


MCP-betyg

Har en LICENS
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar (forks)0
Antal stjärnor1

Vanliga frågor

Vad är Lspace MCP Server?

Lspace MCP Server är en öppen källkods-backendapplikation som implementerar Model Context Protocol (MCP) för att fånga, lagra och dela insikter från AI-sessioner. Den omvandlar utspridda konversationer till beständig, sökbar kunskap för användning mellan verktyg och arbetsflöden.

Hur förbättrar Lspace utvecklarens arbetsflöden?

Genom att integrera med AI-agenter och repositories eliminerar Lspace friktion från kontextbyten, berikar AI-interaktioner med beständig kontext och gör insikter tillgängliga mellan verktyg, vilket förbättrar effektivitet och samarbete.

Vilka är de främsta användningsområdena för Lspace MCP Server?

Lspace är idealisk för kunskapsbasgenerering från AI-konversationer, att berika AI-assistenter med kontextuellt minne, hantera kod- och dokumentationsrepositories som kontext och möjliggöra smidig integration med flera arbetsflödesverktyg.

Hur skyddar jag mina API-nycklar med Lspace?

API-nycklar som OPENAI_API_KEY bör lagras i miljövariabler (t.ex. i en .env-fil eller i 'env'-sektionen av din MCP-serverkonfiguration) istället för att hårdkoda dem, vilket ger bättre säkerhet för dina autentiseringsuppgifter.

Stöder Lspace MCP Server promptmallar eller explicita verktyg?

Den nuvarande dokumentationen inkluderar inte promptmallar eller explicita verktygsdefinitioner. Lspace fokuserar på kunskapspersistens, kontexthantering och repositoryintegration för AI-arbetsflöden.

Prova Lspace MCP Server med FlowHunt

Integrera Lspace MCP Server i ditt FlowHunt-arbetsflöde för att fånga, spara och dela kunskap över alla dina AI-verktyg och sessioner.

Lär dig mer

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
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...

3 min läsning
AI MCP +4
LSP MCP Server-integration
LSP MCP Server-integration

LSP MCP Server-integration

LSP MCP Server kopplar samman Language Server Protocol (LSP)-servrar med AI-assistenter, vilket möjliggör avancerad kodanalys, intelligent komplettering, diagno...

4 min läsning
AI Code Intelligence +4