Inkeep MCP 服务器

Inkeep MCP 服务器

MCP Server Documentation AI RAG

“Inkeep” MCP 服务器的功能是什么?

Inkeep MCP 服务器是一款专为连接 AI 助手与 Inkeep 管理的最新产品文档和内容而设计的模型上下文协议(MCP)服务器。它作为桥梁,让开发工具和 LLM 驱动的智能体能够直接通过 Inkeep 的 API 查询并获取相关文档和产品知识。这提升了开发者的工作流程,使得如产品文档检索、RAG(检索增强生成)集成以及在 AI 驱动开发环境中推送最新内容等任务更为高效。通过标准化接口,简化了集成流程,帮助开发者构建更智能、更具上下文感知的助手与工具。

提示列表

  • 仓库或文档中未列出明确的提示模板。

资源列表

  • 仓库或文档中未描述明确的资源。

工具列表

  • search-product-content
    检索关于 Inkeep 的产品文档。查询应以有关 Inkeep 的对话式问题进行提出。

本 MCP 服务器的应用场景

  • 产品文档搜索
    开发者和 AI 智能体可以检索 Inkeep 最新的产品文档,确保用户获得权威且最新的产品相关答复。

  • RAG(检索增强生成)集成
    作为 AI 助手 RAG 工作流的后端,使其能够用 Inkeep 提供的相关文档片段增强回复。

  • Inkeep API 集成到开发工具
    直接在开发者 IDE、聊天机器人或支持系统中集成 Inkeep 知识库,减少上下文切换,提高生产效率。

  • 对话式产品支持
    支持基于聊天的客服机器人或助手,利用 Inkeep 管理的最新文档解答复杂问题。

  • 自动化入门辅助
    为新用户或团队成员提供入门信息,将 Inkeep 文档作为唯一信息来源。

如何设置

Windsurf

仓库中未提供 Windsurf 专用的设置说明。

Claude

  1. 克隆仓库并设置环境:
    git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
    cd mcp-server-python
    uv venv
    uv pip install -r pyproject.toml
    
  2. 从 Inkeep 控制台获取您的 API 密钥。
  3. 打开您的 claude_desktop_config.json 文件。
  4. mcpServers 部分添加如下内容:
    {
        "mcpServers": {
            "inkeep-mcp-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "<YOUR_INKEEP_MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH>",
                    "run",
                    "-m",
                    "inkeep_mcp_server"
                ],
                "env": {
                    "INKEEP_API_BASE_URL": "https://api.inkeep.com/v1",
                    "INKEEP_API_KEY": "<YOUR_INKEEP_API_KEY>",
                    "INKEEP_API_MODEL": "inkeep-rag",
                    "INKEEP_MCP_TOOL_NAME": "search-product-content",
                    "INKEEP_MCP_TOOL_DESCRIPTION": "检索关于 Inkeep 的产品文档。查询应以有关 Inkeep 的对话式问题进行提出。"
                }
            }
        }
    }
    
  5. 保存并重启 Claude。通过运行产品内容查询进行验证。

API 密钥安全性:
请确保如上述配置中 env 区块所示,将 API 密钥存储在环境变量中。

Cursor

仓库中未提供 Cursor 专用的设置说明。

Cline

仓库中未提供 Cline 专用的设置说明。

如何在工作流中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流,首先需在流程中添加 MCP 组件,并将其连接到您的 AI 智能体:

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:

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

配置完成后,AI 智能体即可作为工具访问该 MCP 的所有功能。请记得将 “inkeep-mcp-server” 替换为实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性详细说明
概览提供了通用概述和说明。
提示列表未指定提示模板。
资源列表未描述明确资源。
工具列表配置示例中描述了一个工具:search-product-content
API 密钥安全配置 JSON 中给出了用环境变量的安全存储说明。
采样支持(对评估影响较小)仓库或文档未提及采样功能。

根据目前信息,Inkeep MCP 服务器为产品文档检索提供了专注且实用的工具,拥有清晰的设置步骤和安全的 API 密钥管理方式。但缺乏明确的提示模板、资源列表及采样等高级特性,使其在更广泛 MCP 场景下的完整度略有不足。

我们的评价

我会给这个 MCP 服务器打 5/10 分:它为将 Inkeep 产品文档集成到 MCP 客户端提供了清晰、文档完善的基础工具,但在提示、资源和高级 MCP 能力等方面仍需增强。

MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
是否有至少一个工具
Fork 数量5
Star 数量18

常见问题

Inkeep MCP 服务器是什么?

Inkeep MCP 服务器是一款专用的模型上下文协议服务器,可将 AI 助手和工具与 Inkeep 内部管理的产品文档连接,实现 RAG、聊天机器人和开发者工作流对权威内容的实时访问。

Inkeep MCP 服务器提供了哪些工具?

它提供了 'search-product-content' 工具,可根据对话式查询检索 Inkeep 的最新产品文档。

如何将 Inkeep MCP 服务器与 FlowHunt 集成?

请在 FlowHunt 流程中添加 MCP 组件,打开其配置,按照提供的 JSON 格式填写您的 Inkeep MCP 服务器连接信息。确保 API 密钥和服务器 URL 设置正确。

我应该如何保护我的 API 密钥?

始终将您的 API 密钥存储在环境变量中,如示例配置所示。避免在配置文件中硬编码密钥。

Inkeep MCP 服务器的主要应用场景有哪些?

主要应用场景包括产品文档检索、AI 助手的 RAG 集成、自动化入门流程,以及为开发者或客户支持机器人提供最新文档支持。

Inkeep MCP 服务器支持多个工具或提示模板吗?

目前仅支持用于文档检索的主要工具,文档中未提供明确的提示模板或其它资源。

Inkeep MCP 服务器的许可证是什么?

它采用 MIT 许可证,允许广泛使用和集成。

将 Inkeep MCP 服务器集成到 FlowHunt

通过直接连接到 Inkeep 最新产品文档,提升您的 AI 工作流和开发工具。只需最少设置,即可启用智能、丰富上下文的支持和入门体验。

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