Momento MCP Server

Momento MCP Server

AI MCP Server Cache Integration

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