Chatsum MCP Server

Chatsum MCP Server làm gì?

Chatsum MCP (Model Context Protocol) Server được thiết kế để cho phép các trợ lý AI truy vấn và tóm tắt tin nhắn trò chuyện từ cơ sở dữ liệu chat của người dùng. Bằng cách đóng vai trò cầu nối giữa các tác nhân AI và lịch sử trò chuyện đã lưu trữ, Chatsum MCP Server tăng cường quy trình phát triển bằng việc cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truy xuất và rút gọn dữ liệu chat liên quan một cách hiệu quả. Điều này giúp lập trình viên và người dùng cuối dễ dàng khai thác thông tin, theo dõi cuộc trò chuyện hoặc tổng hợp dữ liệu từ các bản ghi tin nhắn lớn ngay trong các công cụ AI hoặc nền tảng ưa thích của mình. Server hỗ trợ các tác vụ như truy vấn tin nhắn dựa trên tham số và tạo các bản tóm tắt ngắn gọn, từ đó đơn giản hóa quy trình quản lý và hiểu dữ liệu trò chuyện.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được đề cập trong tài liệu repository hiện tại.

Danh sách Tài nguyên

Không có “tài nguyên” MCP cụ thể nào được mô tả trong tài liệu hoặc mã nguồn.

Danh sách Công cụ

• query_chat_messages
  Truy vấn tin nhắn chat với các tham số nhất định và tóm tắt các tin nhắn dựa trên prompt truy vấn.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Tóm tắt Lịch sử Chat: Lập trình viên có thể tận dụng server để nhanh chóng tóm tắt các lịch sử trò chuyện dài, giúp xem lại nhanh và rút ra điểm quan trọng.
• Tìm kiếm & Phân tích Hội thoại: Dễ dàng tìm kiếm trong các bản ghi chat để tìm tin nhắn, chủ đề hoặc mẫu hội thoại, hỗ trợ cho phân tích hoặc chăm sóc khách hàng.
• Khai thác thông tin Chat bằng AI: Sử dụng LLM để tạo insight hoặc các điểm nhấn hành động từ dữ liệu chat, nâng cao hiệu suất cho đội nhóm và cá nhân.
• Tích hợp với Trợ lý Cá nhân: Nâng cấp các trợ lý AI cá nhân hoặc đội nhóm bằng khả năng tham chiếu và tóm tắt các cuộc hội thoại trước đó để phản hồi theo ngữ cảnh.

Cách thiết lập

Windsurf

Không tìm thấy hướng dẫn thiết lập cho Windsurf.

Claude

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và pnpm.
2. Thiết lập cơ sở dữ liệu chat theo hướng dẫn trong thư mục chatbot.
3. Sửa file cấu hình Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Thêm cấu hình MCP server sau:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-chatsum": {
         "command": "path-to/bin/node",
         "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"],
         "env": {
           "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lưu file và khởi động lại Claude để kiểm tra server đã chạy.

Bảo mật API Key

Đặt các thông tin bí mật như đường dẫn cơ sở dữ liệu thông qua trường env trong file JSON cấu hình:

"env": {
  "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}

Cursor

Không tìm thấy hướng dẫn thiết lập cho Cursor.

Cline

Không tìm thấy hướng dẫn thiết lập cho Cline.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP servers vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin server MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "chatsum": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với quyền truy cập đầy đủ các chức năng. Lưu ý thay “chatsum” bằng tên thực tế của server MCP của bạn (ví dụ: “github-mcp”, “weather-api”, v.v.) và thay URL bằng URL server MCP của bạn.

Tổng quan

Theo thông tin hiện có, Chatsum MCP Server cung cấp một công cụ chuyên biệt cho truy vấn và tóm tắt chat, nhưng thiếu tài liệu về template prompt, tài nguyên MCP, cũng như hỗ trợ thiết lập trên các nền tảng rộng hơn. Điều này khiến nó trở thành một MCP server tập trung nhưng còn hạn chế về mặt đa năng cho các quy trình chung.

Điểm MCP

Đánh giá: 5/10
Chatsum MCP Server cung cấp công cụ rõ ràng cho tóm tắt và truy vấn chat với mức độ sử dụng tốt (stars/forks), nhưng thiếu tài liệu đầy đủ, chưa công khai tài nguyên hoặc hỗ trợ prompt/template rộng rãi, làm hạn chế tính đa dụng trong bối cảnh MCP.