Momento MCP Server

“Momento” MCP Server làm gì?

Momento MCP Server là một triển khai Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để tích hợp liền mạch giữa trợ lý AI và Momento Cache. Đóng vai trò như một cầu nối, nó cho phép các hệ thống AI tương tác hiệu quả với nền tảng cache Momento, cho phép thực hiện các thao tác như truy xuất, thiết lập và quản lý dữ liệu cache. Bằng cách cung cấp các thao tác cache dưới dạng công cụ MCP, nó giúp các nhà phát triển tăng cường workflow AI với truy xuất dữ liệu thời gian thực, quản lý cache và tối ưu tài nguyên. Khả năng này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như tiêm động ngữ cảnh, tra cứu dữ liệu nhanh và tích hợp API, từ đó cải thiện độ phản hồi và trí tuệ cho ứng dụng AI.

Danh sách Prompt

(Không có template prompt nào được đề cập trong kho hoặc tài liệu.)

Danh sách Resource

(Không có MCP Resource cụ thể nào được ghi nhận hoặc liệt kê trong kho.)

Danh sách Tool

• get
  • Lấy giá trị cache lưu trữ theo key cụ thể. Trả về hit với giá trị, miss nếu không tìm thấy, hoặc lỗi nếu thất bại.
• set
  • Lưu giá trị vào cache với thời gian tồn tại (TTL) tùy chọn. Ghi đè giá trị cũ cho cùng key.
• list-caches
  • Liệt kê tên tất cả các cache trong tài khoản Momento của bạn.
• create-cache
  • Tạo một cache mới trong tài khoản Momento của bạn.
• delete-cache
  • Xóa cache chỉ định khỏi tài khoản Momento của bạn.

Trường hợp sử dụng MCP Server này

• Truy xuất dữ liệu nhanh
  • Trợ lý AI có thể nhanh chóng lấy dữ liệu thường dùng từ cache, giảm độ trễ và số lần gọi API.
• Tiêm động ngữ cảnh
  • Giá trị cache có thể được tiêm động vào prompt AI, giúp phản hồi và hành động ngữ cảnh tốt hơn.
• Tự động hóa quản lý cache
  • Nhà phát triển có thể tự động tạo, xóa và liệt kê cache trực tiếp qua agent hỗ trợ MCP, đơn giản hóa các tác vụ hạ tầng.
• Quản lý phiên hoặc trạng thái
  • Lưu trữ và truy xuất dữ liệu phiên, sở thích người dùng hoặc trạng thái ngắn hạn cho ứng dụng hội thoại hay tương tác.
• Giới hạn tốc độ API và cache kết quả
  • Dùng cache làm lớp lưu phản hồi API, giảm các lần gọi ngoài lặp lại và cải thiện hiệu năng.

Cách thiết lập

Windsurf

(Không có hướng dẫn setup cho Windsurf trong kho.)

Claude

1. Lấy Momento API key từ Momento Console.
2. Mở cấu hình Claude Desktop của bạn.
3. Thêm Momento MCP Server bằng cách chèn đoạn JSON sau:

   {
     "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. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác minh setup bằng cách thử sử dụng các công cụ MCP trong Claude.

Cursor

(Không có hướng dẫn setup cho Cursor trong kho.)

Cline

(Không có hướng dẫn setup cho Cline trong kho.)

Bảo mật API Key

• Luôn sử dụng biến môi trường để lưu thông tin nhạy cảm như API key.

  {
    "env": {
      "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
      "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
    },
    "inputs": {}
  }
  

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

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

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

Sau khi cấu hình, agent AI giờ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy thay “momento” thành tên thật của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

So với hai bảng trên, Momento MCP Server cung cấp bộ công cụ quản lý cache đơn giản và hữu ích, nhưng thiếu các tính năng MCP nâng cao như prompt template, resource hoặc sampling support. Với nhà phát triển cần thao tác cache nhanh qua MCP, nó thực tế nhưng phạm vi còn hẹp.

Điểm MCP