Vad gör “StitchAI” MCP Server?

StitchAI MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att driva Stitch AI:s minneshanteringssystem. Den fungerar som ett decentraliserat kunskapsnav för AI, vilket möjliggör sömlösa kopplingar mellan AI-assistenter och externa datakällor, API:er och tjänster. Via denna server kan AI-agenter effektivt skapa, hämta och hantera “minnen”—strukturerade informationsdelar som stärker deras kontextmedvetenhet och resonemangsförmåga. Genom att exponera en uppsättning verktyg för minnesoperationer effektiviserar StitchAI MCP Server arbetsflöden såsom att lagra insikter, spåra kontextuell data eller hämta relevant information. Detta ger utvecklare möjligheten att bygga AI-lösningar som är mer kontextmedvetna, interaktiva och kapabla till sofistikerad informationshantering.

Lista över prompts

Inga promptmallar hittades i tillgänglig dokumentation eller kod.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-“resurser” hittades i tillgänglig dokumentation eller kod.

Lista över verktyg

• createMemory: Låter AI-agenten skapa ett nytt minne med specificerat innehåll och metadata.
• getMemory: Hämtar ett specifikt minne via dess identifierare, vilket möjliggör återkallning av lagrad information.
• listMemories: Listar alla tillgängliga minnen och ger en översikt över den lagrade kunskapsbasen.
• deleteMemory: Tar bort ett specifikt minne via dess identifierare, vilket möjliggör hantering och rensning av minnesbutiken.

Användningsområden för denna MCP Server

• Långsiktig kontexthantering: Gör det möjligt för AI-agenter att lagra och återkalla information över flera interaktioner eller sessioner, vilket förbättrar kontinuitet och användarupplevelse.
• Byggande av agentkunskapsbas: Hjälper utvecklare att bygga beständiga kunskapsbaser för AI-agenter, vilket stödjer avancerat resonemang och kontextspårning.
• Dataannotering och lagring: Underlättar fångst av viktiga datapunkter eller anteckningar under konversationer, som sedan kan hämtas och refereras till senare.
• Samarbetsminne för multiagent-system: Möjliggör att flera agenter delar och hanterar en gemensam minnespool, vilket främjar kollektiv intelligens.
• Minnesrensning och organisering: Tillhandahåller verktyg för att ta bort och lista minnen, vilket möjliggör effektiv hantering och organisering av kontextuell data.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js är installerat på ditt system.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till StitchAI MCP Server i avsnittet mcpServers med kommandot och argumenten.
4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är tillgänglig.

Exempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Lokalisera din Claude-konfigurationsfil.
3. Lägg in StitchAI MCP Server-konfigurationen under mcpServers.
4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern syns i Claudes verktygslista.

Exempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna Cursor-inställningarna eller konfigurationsfilen.
3. Lägg till StitchAI MCP Server i objektet mcpServers.
4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa serveranslutningen i Cursors gränssnitt.

Exempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Bekräfta att Node.js är installerat.
2. Redigera din Cline-konfigurationsfil.
3. Inkludera StitchAI MCP Server i mcpServers.
4. Spara filen och starta om Cline.
5. Kontrollera att StitchAI MCP Server är åtkomlig via Cline.

Exempel på JSON:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Skydda API-nycklar

Använd miljövariabler för att på ett säkert sätt injicera API-nycklar eller hemligheter i din MCP-serverkonfiguration.

Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

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-konfigurationsavsnitt lägger du in dina MCP-serverdetaljer med följande JSON-format:

{
  "stitchai-mcp": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att ändra “stitchai-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

StitchAI MCP Server tillhandahåller ett fokuserat utbud av minneshanteringsverktyg och är enkel att sätta upp på olika plattformar. Dock begränsar avsaknaden av tydliga resurs- och promptdefinitioner samt saknade funktioner som sampling och roots dess flexibilitet för bredare MCP-arbetsflöden. Projektet är nytt och har hittills liten gemenskap.

På en skala 0 till 10 får denna MCP 4 för kärnfunktionalitet och tydlighet, men saknar mognad, utbyggbarhet och användning.

MCP-poäng