Context Portal(ConPort)MCP 服务器

Context Portal(ConPort)MCP 服务器

为您的 AI 助手注入项目专属记忆。ConPort 存储和检索结构化的项目上下文,使 FlowHunt 和 IDE 中的 AI 工作流更加智能、具备上下文感知能力。

“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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