Context Portal(ConPort)MCP 服务器

Context Portal(ConPort)MCP 服务器

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“Context Portal” MCP 服务器的作用是什么?

Context Portal(ConPort)是一款记忆库型 MCP 服务器,专为在 IDE 内管理结构化项目上下文而设计,用于为 AI 助手和开发者工具赋能。它作为项目专属知识图谱,使得 AI 能够高效实现检索增强生成(RAG),快速获取和利用相关项目信息。ConPort 能结构化地存储重要的项目信息,如决策、任务、进度、架构模式、术语表和规范。这帮助 AI 助手提供更准确、具备上下文感知的响应,通过让项目知识便于检索和操作,提升开发工作流效率。

提示模板列表

在可用的仓库文件或文档中未提及任何提示模板。

资源列表

在可用的仓库文件或文档中未列出任何明确的 MCP 资源。

工具列表

在可用仓库文件或 server.py 及其他服务器逻辑中未描述或列出具体工具。

本 MCP 服务器的应用场景

  • 项目知识管理
    存储和检索关键的项目决策、术语表、规范和架构模式,使 AI 助手能够提供项目专属的指导和上下文。

  • 上下文感知 AI 编码辅助
    让 IDE 内的 AI 助手访问结构化项目记忆,借助项目历史和术语提升代码建议和解释。

  • 检索增强生成(RAG)
    为大语言模型驱动的助手提供最新、相关的项目信息,实现更准确、丰富上下文的响应。

  • 项目进度追踪
    结构化记录已完成任务、遗留问题和正在进行的工作,便于 AI agent 总结或汇报项目状态。

如何搭建

Windsurf

  1. 确保已安装所有前置条件(如 Node.js、Python 等)。
  2. 找到您的 Windsurf 配置文件。
  3. 添加类似如下配置的 Context Portal MCP 服务器:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存配置并重启 Windsurf。
  5. 验证设置已生效且 MCP 服务器可访问。

Claude

  1. 确认所有前置条件(如所需运行环境)。
  2. 打开 Claude 的配置文件。
  3. 在 MCP servers 下插入如下 JSON 片段:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存配置并重启 Claude。
  5. 检查连接性,确保 MCP 服务器正在运行。

Cursor

  1. 安装所需依赖。
  2. 编辑 Cursor MCP 配置文件。
  3. 添加 Context Portal MCP 服务器:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cursor IDE。
  5. 确认 MCP 服务器已注册并可用。

Cline

  1. 满足所有前置条件(详见项目需求)。
  2. 找到 Cline 的 MCP servers 配置部分。
  3. 注册 Context Portal MCP 服务器:
    {
      "mcpServers": {
        "context-portal": {
          "command": "npx",
          "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存配置并重启 Cline。
  5. 验证 MCP 服务器是否激活。

API 密钥安全配置:
请通过环境变量安全传递 API 密钥。以下为配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "context-portal": {
      "command": "npx",
      "args": ["@context-portal/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用本 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中,首先添加 MCP 组件到您的流程,并连接至 AI agent:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区,按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:

{
  "context-portal": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后,AI agent 即可作为工具访问 MCP 的全部功能。请将 “context-portal” 替换为您实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性详情/备注
概览
提示模板列表未发现提示模板
资源列表未列出明确资源
工具列表服务器逻辑中未列出工具
API 密钥安全配置包含环境变量示例
Roots 支持未说明
采样支持(评估时不重要)未说明

我们的观点

Context Portal MCP(ConPort)提供了清晰的概述和强有力的应用场景阐述,但在公开文件中缺乏关于提示、工具和资源的详细技术文档。搭建说明和 API 密钥配置指引很实用。整体来看,实用性突出,但如果能补充更深入的服务器细节将更佳。

MCP 表评分:6/10

MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (Apache-2.0)
至少有一个工具
Fork 数量47
Star 数量352

常见问题

什么是 Context Portal(ConPort)MCP 服务器?

Context Portal 是一款记忆库型 MCP 服务器,用于为 AI 助手和开发者工具管理结构化的项目上下文。它充当项目专属知识图谱,实现检索增强生成(RAG)和上下文感知 AI 功能。

ConPort 的主要应用场景有哪些?

ConPort 被用于项目知识管理、上下文感知 AI 编码辅助、检索增强生成(RAG)以及开发流程中的项目进度追踪。

如何用 ConPort 保护我的 API 密钥安全?

请在 MCP 服务器配置中使用环境变量安全地提供 API 密钥。例如:{ "env": { "CONPORT_API_KEY": "${CONPORT_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${CONPORT_API_KEY}" } }

ConPort 如何与 FlowHunt 集成?

在 FlowHunt 流程中添加 MCP 组件,连接到您的 AI agent,并在配置面板中按指定 JSON 格式填写 ConPort MCP 服务器信息。这样 AI agent 就可以访问结构化的项目上下文和记忆。

ConPort 是否自带提示模板或内置工具?

在已有文档或服务器逻辑中未列出提示模板或内置工具。其主要功能是为项目专属 AI 增强提供结构化上下文存储与检索。

用 ConPort 提升您的 AI Agent 记忆力

通过集成 Context Portal MCP 服务器,为您的开发团队赋能上下文感知 AI,简化项目知识管理,提升 AI 驱动的编码工作流。

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