
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...
Lspace MCP Server förvandlar utspridda AI-konversationer till en beständig, sökbar kunskapsbas och möjliggör smidig kontextdelning mellan utvecklarverktyg.
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.
Inga promptmallar kunde identifieras från de medföljande filerna eller dokumentationen.
Inga explicita MCP-“resurser” är dokumenterade i tillgängliga filer eller README.
Inga explicita verktygsdefinitioner (t.ex. query_database, read_write_file, etc.) är dokumenterade eller listade i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.
Inga plattformspecifika instruktioner för Windsurf hittades i det medföljande materialet.
Inga plattformspecifika instruktioner för Claude hittades i det medföljande materialet.
git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
cd lspace-server
npm install
npm run build
cp .env.example .env
# Redigera .env för att ange OPENAI_API_KEY och andra variabler vid behov
cp config.example.json config.local.json
# Redigera config.local.json för att lägga till din GitHub PAT och repositories
{
"mcpServers": [
{
"command": "node",
"args": ["/faktisk/absolut/sökväg/till/din/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
}
]
}
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": {}
}
]
}
Inga plattformspecifika instruktioner för Cline hittades i det medföljande materialet.
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 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.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över prompts | ⛔ | Ingen dokumenterad |
Lista över resurser | ⛔ | Ingen dokumenterad |
Lista över verktyg | ⛔ | Ingen 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.
Har en LICENS | ✅ |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal förgreningar (forks) | 0 |
Antal stjärnor | 1 |
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.
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.
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.
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.
Den nuvarande dokumentationen inkluderar inte promptmallar eller explicita verktygsdefinitioner. Lspace fokuserar på kunskapspersistens, kontexthantering och repositoryintegration för AI-arbetsflöden.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Model Context Protocol (MCP) Server kopplar samman AI-assistenter med externa datakällor, API:er och tjänster, vilket möjliggör smidig integrering av komplexa a...
LSP MCP Server kopplar samman Language Server Protocol (LSP)-servrar med AI-assistenter, vilket möjliggör avancerad kodanalys, intelligent komplettering, diagno...