
Replicate MCP 服务器集成
FlowHunt 的 Replicate MCP Server 连接器可无缝访问 Replicate 丰富的 AI 模型中心,使开发者能够在工作流中直接搜索、探索和运行机器学习模型。轻松将模型发现、信息检索、预测和集合管理集成到自动化流程中。...
将您的 AI 助手和工具连接到 Inkeep 最新的产品文档,为更智能、上下文感知的解决方案赋能,提升开发者生产力和客户支持体验。
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。
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。
仓库中未提供 Windsurf 专用的设置说明。
git clone https://github.com/inkeep/mcp-server-python.git
cd mcp-server-python
uv venv
uv pip install -r pyproject.toml
claude_desktop_config.json
文件。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。"
}
}
}
}
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。
仓库中未提供 Cursor 专用的设置说明。
仓库中未提供 Cline 专用的设置说明。
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:
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。
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。
是否有 LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
是否有至少一个工具 | ✅ |
Fork 数量 | 5 |
Star 数量 | 18 |
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。
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。
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。
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。
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。
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。
它采用 MIT 许可证,允许广泛使用和集成。
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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