
ServiceNow MCP 服务器
ServiceNow MCP 服务器桥接了 Claude 等 AI 助手与 ServiceNow,实现了通过 ServiceNow API 高效获取数据、自动化流程和工单管理。它简化了 IT 运维流程,并赋能团队实现服务请求和报表的自动化。...

使用 Momento MCP 服务器无缝连接 AI 代理与 Momento Cache,实现快速数据检索、动态上下文和在 FlowHunt 中的缓存自动化。
FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。
Momento MCP 服务器是一种模型上下文协议(MCP)服务器实现,旨在为 AI 助手与 Momento Cache 之间提供无缝集成。作为桥梁,它使 AI 系统能够高效地与 Momento 缓存平台交互,实现如检索、设置和管理缓存数据等操作。通过将与缓存相关的操作暴露为 MCP 工具,开发者可以为 AI 驱动的工作流增强实时数据检索、缓存管理和资源优化能力。这一能力对于动态上下文注入、快速数据查找和 API 集成等任务尤其有益,最终提升 AI 应用的响应速度和智能化水平。
(仓库或文档中未提及任何提示词模板。)
(仓库未记录或列出任何显式的 MCP 资源。)
(仓库中未给出 Windsurf 的明确设置方法。)
{
"mcpServers": {
"momento": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gomomento/mcp-momento"
],
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name",
"DEFAULT_TTL_SECONDS": 60
}
}
}
}
(仓库中未给出 Cursor 的明确设置方法。)
(仓库中未给出 Cline 的明确设置方法。)
{
"env": {
"MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
"MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
},
"inputs": {}
}
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中,首先添加 MCP 组件到流程,并将其连接到你的 AI 代理:
点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器详情:
{
"momento": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具使用此 MCP,访问其全部功能。请记得将 “momento” 替换为你 MCP 服务器的实际名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。
| 模块 | 可用性 | 详情/备注 |
|---|---|---|
| 总览 | ✅ | |
| 提示词列表 | ⛔ | 未提及提示词/模板 |
| 资源列表 | ⛔ | 未列出显式资源 |
| 工具列表 | ✅ | get, set, list-caches, create-cache, delete-cache |
| API 密钥安全 | ✅ | 展示了环境变量用法 |
| 采样支持(评估中较次要) | ⛔ | 未提及 |
在这两张表格之间,Momento MCP 服务器提供了简明实用的缓存管理工具,但缺少高级 MCP 特性,如提示词模板、资源或采样支持。对于需要通过 MCP 快速进行缓存操作的开发者来说,它非常实用,但目前功能较为聚焦。
| 是否有 LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| 有至少一个工具 | ✅ |
| Fork 数量 | 3 |
| Star 数量 | 2 |
Momento MCP 服务器是一款模型上下文协议(MCP)服务器,它将 AI 助手连接到 Momento Cache,使其能够以极高速度检索、存储和管理缓存数据,并作为 MCP 工具在 FlowHunt 及其他 AI 平台中使用。
它提供 get(检索缓存值)、set(带可选 TTL 的存储值)、list-caches(列出所有缓存)、create-cache(创建新缓存)以及 delete-cache(删除缓存)等工具。
典型用例包括为 AI 代理快速检索数据、将动态上下文注入提示词、自动化缓存与会话管理,以及 API 响应缓存以降低延迟并提升性能。
始终使用环境变量存储敏感密钥。例如,在你的配置中,将 'MOMENTO_API_KEY' 和 'MOMENTO_CACHE_NAME' 作为环境变量设置,而不是硬编码。
将 MCP 组件添加到你的 FlowHunt 流程中,然后在系统 MCP 配置部分,使用提供的 JSON 格式配置 Momento MCP 服务器详情。这样你的 AI 代理即可访问所有 Momento 缓存工具。
将 Momento Cache 集成到你的 FlowHunt 流程中,实现实时上下文、极快数据访问和自动化缓存管理。
ServiceNow MCP 服务器桥接了 Claude 等 AI 助手与 ServiceNow,实现了通过 ServiceNow API 高效获取数据、自动化流程和工单管理。它简化了 IT 运维流程,并赋能团队实现服务请求和报表的自动化。...
模型上下文协议(MCP)服务器将 AI 助手与外部数据源、API 和服务连接起来,实现复杂工作流的无缝集成,并在 FlowHunt 中安全管理开发任务。...
将 FlowHunt 与 Momento MCP 服务器集成,实现自动缓存管理、优化实时数据处理,并通过 AI 驱动的工作流与模型上下文协议简化应用性能。...
Cookie 同意
我们使用 cookie 来增强您的浏览体验并分析我们的流量。 See our privacy policy.


