Momento MCP Server

Momento MCP Server

Koppla sömlöst samman AI-agenter med Momento Cache med hjälp av Momento MCP Server för snabba datauppslag, dynamisk kontext och cache-automation i FlowHunt.

Vad gör “Momento” MCP Server?

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.

Lista över Prompts

(Inga prompt-mallar nämns i arkivet eller dokumentationen.)

Lista över Resurser

(Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade eller listade i arkivet.)

Lista över Verktyg

  • get
    • Hämtar cache-värdet som är lagrat för en specifik nyckel. Returnerar en träff med värdet, en miss om det inte hittas, eller ett fel vid misslyckande.
  • set
    • Lagrar ett värde i cachen med valfri time-to-live (TTL). Skriver över befintliga värden för samma nyckel.
  • list-caches
    • Visar namn på alla cacher i ditt Momento-konto.
  • create-cache
    • Skapar en ny cache i ditt Momento-konto.
  • delete-cache
    • Tar bort en angiven cache från ditt Momento-konto.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Snabb datahämtning
    • AI-assistenter kan snabbt hämta ofta använda data från cachen, vilket minskar latensen och API-anropsbelastningen.
  • Dynamisk kontextinjektion
    • Cache-värden kan dynamiskt injiceras i AI-prompts, vilket möjliggör kontextmedvetna svar och åtgärder.
  • Automatiserad cache-hantering
    • Utvecklare kan automatisera skapande, borttagning och listning av cacher direkt via MCP-aktiverade agenter, vilket förenklar infrastrukturarbetet.
  • Session- eller tillståndshantering
    • Lagra och hämta sessionsdata, användarpreferenser eller kortlivade tillstånd för konversations- eller interaktiva applikationer.
  • API-ratelimitering och responscaching
    • Använd cachen som ett lager för att lagra API-svar, minimera överflödiga externa anrop och förbättra prestandan.

Hur sätter man upp det

Windsurf

(Ingen explicit installation för Windsurf ges i arkivet.)

Claude

  1. Skaffa en Momento API-nyckel från Momento Console.
  2. Öppna din Claude Desktop-konfiguration.
  3. Lägg till Momento MCP Server genom att infoga följande JSON-snutt:
    {
      "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
          }
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Claude.
  5. Verifiera installationen genom att försöka använda MCP-verktygen i Claude.

Cursor

(Ingen explicit installation för Cursor ges i arkivet.)

Cline

(Ingen explicit installation för Cline ges i arkivet.)

Säkra API-nycklar

  • Använd alltid miljövariabler för att lagra känslig information som API-nycklar.
    {
      "env": {
        "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
        "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
      },
      "inputs": {}
    }
    

Hur man använder denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
Översikt
Lista över PromptsInga prompts/mallar nämnda
Lista över ResurserInga explicita resurser listade
Lista över Verktygget, set, list-caches, create-cache, delete-cache
Säkra API-nycklarAnvändning 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.


MCP-poäng

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal Forks3
Antal Stars2

Vanliga frågor

Vad är Momento MCP Server?

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.

Vilka verktyg tillhandahåller Momento MCP Server?

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).

Vilka användningsområden finns för denna MCP-server?

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.

Hur kan jag säkra mina Momento API-nycklar?

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.

Hur använder jag Momento MCP Server i FlowHunt?

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.

Ge din AI superkrafter med Momento MCP Server

Integrera Momento Cache i dina FlowHunt-flöden för realtidskontext, blixtsnabb dataåtkomst och automatiserad cache-hantering.

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
Kagi MCP Server-integration
Kagi MCP Server-integration

Kagi MCP Server-integration

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...

3 min läsning
AI Web Search +5