
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...
Koppla sömlöst samman AI-agenter med Momento Cache med hjälp av Momento MCP Server för snabba datauppslag, dynamisk kontext och cache-automation i FlowHunt.
Momento MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som utformats för att möjliggöra sömlös integration mellan AI-assistenter och Momento Cache. Som en brygga möjliggör den för AI-system att effektivt interagera med Momento-cachingplattformen och därmed utföra operationer som att hämta, sätta och hantera cache-data. Genom att exponera cache-relaterade operationer som MCP-verktyg ger den utvecklare möjlighet att förstärka AI-drivna arbetsflöden med realtidsdatahämtning, cache-hantering och resursoptimering. Denna kapacitet är särskilt värdefull för uppgifter såsom dynamisk kontextinjektion, snabba datauppslag och API-integrationer, vilket i slutändan förbättrar AI-applikationers responsivitet och intelligens.
(Inga prompt-mallar nämns i arkivet eller dokumentationen.)
(Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade eller listade i arkivet.)
(Ingen explicit installation för Windsurf ges i arkivet.)
{
"mcpServers": {
"momento": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gomomento/mcp-momento"
],
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name",
"DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
}
}
}
}
(Ingen explicit installation för Cursor ges i arkivet.)
(Ingen explicit installation för Cline ges i arkivet.)
{
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
},
"inputs": {}
}
Att använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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, infoga dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:
{
"momento": {
"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 ändra “momento” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-serveradress.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över Prompts | ⛔ | Inga prompts/mallar nämnda |
Lista över Resurser | ⛔ | Inga explicita resurser listade |
Lista över Verktyg | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache |
Säkra API-nycklar | ✅ | Användning av miljövariabler visas |
Stöd för sampling (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Mellan de två tabellerna erbjuder Momento MCP Server en enkel och användbar uppsättning cache-hanteringsverktyg, men saknar avancerade MCP-funktioner som prompt-mallar, resurser eller samplingstöd. För utvecklare som behöver snabba cache-operationer via MCP är den praktisk, men dess användningsområde är för närvarande begränsat.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal Forks | 3 |
Antal Stars | 2 |
Momento MCP Server är en Model Context Protocol-server som kopplar AI-assistenter till Momento Cache, vilket möjliggör snabb hämtning, lagring och hantering av cache-data som MCP-verktyg i FlowHunt och andra AI-plattformar.
Den erbjuder get (hämta cachevärde), set (lagra värde med valfri TTL), list-caches (lista alla cacher), create-cache (skapa en ny cache) och delete-cache (ta bort en cache).
Vanliga användningsområden inkluderar snabb datahämtning för AI-agenter, dynamisk kontextinjektion i prompts, automatiserad cache- och sessionshantering samt API-responscaching för att minska latens och förbättra prestanda.
Använd alltid miljövariabler för att lagra känsliga nycklar. Ange till exempel 'MOMENTO_API_KEY' och 'MOMENTO_CACHE_NAME' som miljövariabler i din konfiguration istället för att hårdkoda dem.
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera sedan Momento MCP-serverns detaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med det angivna JSON-formatet. Detta gör det möjligt för din AI-agent att komma åt alla Momento-cacheverktyg.
Integrera Momento Cache i dina FlowHunt-flöden för realtidskontext, blixtsnabb dataåtkomst och automatiserad cache-hantering.
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...
Kagi MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kagis avancerade sök- och summeringsverktyg, vilket möjliggör för LLM:er att få tillgång till r...