Lspace MCP Server

“Lspace” MCP Server làm gì?

Lspace MCP Server là một ứng dụng backend và độc lập mã nguồn mở triển khai Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP). Nó được thiết kế để loại bỏ sự gián đoạn do chuyển đổi ngữ cảnh cho nhà phát triển bằng cách cho phép ghi lại insight từ bất kỳ phiên AI nào và luôn sẵn sàng giữa nhiều công cụ khác nhau. Bằng cách kết nối các agent AI và công cụ bên ngoài tới các kho nội dung được quản lý, Lspace biến các cuộc trò chuyện rời rạc thành tri thức lâu dài, có thể tìm kiếm. Nó hỗ trợ các quy trình như tạo cơ sở tri thức thông minh, làm giàu ngữ cảnh cho trợ lý AI, và tích hợp liền mạch với các công cụ có thể truy vấn hoặc cập nhật tri thức lưu trữ. Lspace giúp nhà phát triển tích hợp và quản lý kho tri thức, thúc đẩy quy trình phát triển và hợp tác hiệu quả hơn.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy template prompt nào trong các file hoặc tài liệu cung cấp.

Danh sách Resource

Không có MCP “resource” rõ ràng nào được tài liệu trong các file hoặc README có sẵn.

Danh sách Tool

Không có định nghĩa công cụ rõ ràng (ví dụ: query_database, read_write_file, v.v.) nào được tài liệu hoặc liệt kê trong các file hoặc tài liệu cung cấp.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Tạo cơ sở tri thức: Lspace cho phép ghi lại và lưu trữ insight, kết quả đầu ra từ các phiên AI, có thể quản lý như một cơ sở tri thức lâu dài.
• Hỗ trợ AI theo ngữ cảnh: Nhà phát triển có thể sử dụng Lspace để làm giàu tương tác AI với ngữ cảnh từ các cuộc trò chuyện trước hoặc kho mã, giúp tăng độ chính xác và liên quan.
• Quản lý kho mã: Bằng cách cấu hình kết nối đến kho mã cục bộ hoặc GitHub, Lspace giúp quản lý mã nguồn và tài liệu làm ngữ cảnh cho agent AI.
• Tích hợp công cụ liền mạch: Lspace giúp insight có thể truy cập giữa nhiều công cụ, giảm chuyển đổi ngữ cảnh và nâng cao hiệu quả quy trình làm việc.

Cách thiết lập

Windsurf

Không tìm thấy hướng dẫn cụ thể cho Windsurf trong tài liệu cung cấp.

Claude

Không tìm thấy hướng dẫn cụ thể cho Claude trong tài liệu cung cấp.

Cursor

1. Đảm bảo các điều kiện tiên quyết: Cài đặt Node.js (LTS), npm và Git.
2. Sao chép kho mã:

   git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
   cd lspace-server
   

3. Cài đặt các phụ thuộc:

   npm install
   npm run build
   

4. Thiết lập biến môi trường:

   cp .env.example .env
   # Chỉnh sửa .env để thiết lập OPENAI_API_KEY và các biến khác nếu cần
   

5. Cấu hình kho mã và thông tin xác thực:

   cp config.example.json config.local.json
   # Chỉnh sửa config.local.json để thêm GitHub PAT và các kho mã của bạn
   

6. Trong Cursor, cấu hình MCP server của bạn bằng cách thêm đoạn JSON này (thay đường dẫn bằng của bạn):

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "node",
         "args": ["/actual/absolute/path/to/your/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
       }
     ]
   }
   

Bảo mật API Key

Lưu các API key nhạy cảm (như OPENAI_API_KEY) trong biến môi trường. Ví dụ cấu hình:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

Không tìm thấy hướng dẫn cụ thể cho Cline trong tài liệu cung cấp.

Sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

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

{
  "lspace-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “lspace-mcp” thành tên thực tế của MCP server và thay url bằng đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên mức độ tài liệu, có phần tổng quan rõ ràng, hướng dẫn cài đặt, một số trường hợp sử dụng nhưng thiếu tài liệu về công cụ, prompt, resource, roots, và sampling, tôi đánh giá MCP server này 4/10 về độ hoàn chỉnh và trải nghiệm cho nhà phát triển.

MCP Score