Lspace MCP 服务器

Lspace MCP 服务器

Lspace MCP 服务器将分散的 AI 对话转化为持久可检索的知识库,实现开发工具间上下文的无缝共享。

“Lspace” MCP 服务器的作用是什么?

Lspace MCP 服务器是一个开源后端及独立应用,实现了模型上下文协议(MCP)。它旨在为开发者消除上下文切换的摩擦,通过捕获任意 AI 会话的洞见,使这些信息在各类工具中持久可用。通过将 AI 代理与外部工具连接到受管内容仓库,Lspace 能将分散的对话转化为持久可检索的知识。它支持智能知识库生成、为 AI 助手提供上下文增强,以及与可查询或更新存储知识的工具无缝集成等工作流。Lspace 赋能开发者集成并管理知识仓库,促进更高效的开发协作与流程。

提示词列表

未在提供的文件或文档中识别到提示词模板。

资源列表

在现有文件或 README 中未发现显式 MCP“资源”文档。

工具列表

在现有文件或文档中未发现显式工具定义(如 query_database、read_write_file 等)。

本 MCP 服务器的应用场景

  • 知识库生成: Lspace 支持捕获并存储 AI 会话的洞见和输出,可作为持久知识库进行管理。
  • 上下文 AI 辅助: 开发者可借助 Lspace,将过往对话或仓库的上下文丰富到 AI 交互中,提升准确性与相关性。
  • 仓库管理: 通过配置本地或 GitHub 仓库,Lspace 可将代码和文档管理为 AI 代理的上下文。
  • 无缝工具集成: Lspace 让洞见跨多种工具可用,减少上下文切换,提高工作流效率。

如何设置

Windsurf

在现有材料中未找到 Windsurf 的平台专用说明。

Claude

在现有材料中未找到 Claude 的平台专用说明。

Cursor

  1. 确保前置条件:安装 Node.js(LTS 版)、npm 和 Git。
  2. 克隆仓库:
    git clone https://github.com/Lspace-io/lspace-server.git
    cd lspace-server
    
  3. 安装依赖:
    npm install
    npm run build
    
  4. 配置环境变量:
    cp .env.example .env
    # 编辑 .env,设置 OPENAI_API_KEY 及其他所需变量
    
  5. 配置仓库和凭证:
    cp config.example.json config.local.json
    # 编辑 config.local.json,添加你的 GitHub PAT 和仓库信息
    
  6. 在 Cursor 中,配置 MCP 服务器,添加如下 JSON 片段(将路径替换为你的实际路径):
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "node",
          "args": ["/actual/absolute/path/to/your/lspace-server/lspace-mcp-server.js"]
        }
      ]
    }
    

API 密钥安全存储

将敏感 API 密钥(如 OPENAI_API_KEY)存放于环境变量。配置示例:

{
  "mcpServers": [
    {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/lspace-mcp-server.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  ]
}

Cline

在现有材料中未找到 Cline 的平台专用说明。

在流程中如何使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进 FlowHunt 工作流,先在流程中添加 MCP 组件,并连接至你的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件,打开配置面板。在系统 MCP 配置区,按照如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 代理即可作为工具访问 MCP 的全部功能。注意将 “lspace-mcp” 替换为你的 MCP 服务器实际名称,并将 URL 换成自己的 MCP 服务器地址。


概览

模块是否可用说明/备注
概述
提示词列表无相关文档
资源列表无相关文档
工具列表无相关文档
API 密钥安全存储.env/.json
采样支持(评估中不重要)未提及

根据文档完整性,包含清晰的概述、可用的部署说明和部分使用场景,但缺少工具、提示词、资源、roots 及采样相关文档,综合来看本 MCP 服务器的完整度与开发体验评分为 4/10


MCP 评分

是否有 LICENSE
至少有一个工具
Fork 数量0
Star 数量1

常见问题

什么是 Lspace MCP 服务器?

Lspace MCP 服务器是一个开源后端应用,实现了模型上下文协议(MCP),用于捕获、存储和共享 AI 会话中的洞见。它将分散的对话转化为可持久存储、可检索的知识,以便跨工具和工作流使用。

Lspace 如何提升开发者的工作流?

通过与 AI 代理和仓库集成,Lspace 消除了上下文切换带来的摩擦,为 AI 交互持续注入上下文,并让洞见在多工具间可用,提高了效率和协作力。

Lspace MCP 服务器的主要应用场景有哪些?

Lspace 适合于从 AI 对话生成知识库、为 AI 助手提供上下文记忆、将代码及文档仓库作为上下文管理,以及与多种工作流工具无缝集成。

如何使用 Lspace 安全地存储我的 API 密钥?

如 OPENAI_API_KEY 等 API 密钥应存储在环境变量(例如 .env 文件或 MCP 服务器配置的 'env' 部分)中,而非硬编码进代码,这样可更好地保障凭证安全。

Lspace MCP 服务器支持提示词模板或显式工具吗?

当前文档未包含提示词模板或显式工具定义。Lspace 的重点在于知识持久化、上下文管理与仓库集成,以服务于 AI 工作流。

在 FlowHunt 中试用 Lspace MCP 服务器

将 Lspace MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中,捕获、存储并在所有 AI 工具和会话间共享知识。

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