Momento MCP 服务器

Momento MCP 服务器

AI MCP Server Cache Integration

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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 服务器能做什么?

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。

提示词列表

(仓库或文档中未提及任何提示词模板。)

资源列表

(仓库未记录或列出任何显式的 MCP 资源。)

工具列表

  • get
    • 检索存储在特定键下的缓存值。返回命中时带值,未命中则返回 miss,失败时返回错误。
  • set
    • 在缓存中设置一个值,可选设定 TTL(存活时间)。会覆盖相同键的现有值。
  • list-caches
    • 列出你 Momento 账户下所有缓存的名称。
  • create-cache
    • 在你的 Momento 账户下新建一个缓存。
  • delete-cache
    • 从你的 Momento 账户中删除指定的缓存。

此 MCP 服务器的使用场景

  • 快速数据检索
    • AI 助手可快速从缓存中获取常用数据,降低延迟并减少 API 调用负担。
  • 动态上下文注入
    • 缓存值可动态注入到 AI 提示词中,实现上下文感知的响应和操作。
  • 缓存管理自动化
    • 开发者可通过支持 MCP 的代理直接自动化缓存的创建、删除和列举,简化基础设施任务。
  • 会话或状态管理
    • 存储和检索会话数据、用户偏好或会话型/交互型应用的短时状态。
  • API 限流与响应缓存
    • 可将缓存作为存储 API 响应的一层,减少冗余外部调用并提升性能。

如何搭建

Windsurf

(仓库中未给出 Windsurf 的明确设置方法。)

Claude

  1. Momento 控制台 获取一个 Momento API 密钥。
  2. 打开你的 Claude Desktop 配置。
  3. 通过插入以下 JSON 片段添加 Momento MCP 服务器
    {
      "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
          }
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Claude。
  5. 尝试在 Claude 内使用 MCP 工具以验证配置是否生效。

Cursor

(仓库中未给出 Cursor 的明确设置方法。)

Cline

(仓库中未给出 Cline 的明确设置方法。)

API 密钥安全

  • 始终使用环境变量存储如 API 密钥等敏感信息。
    {
      "env": {
        "MOMENTO_API_KEY": "your-api-key",
        "MOMENTO_CACHE_NAME": "your-cache-name"
      },
      "inputs": {}
    }
    

在流程中如何使用此 MCP

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

FlowHunt MCP flow

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。


总览

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。


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (Apache-2.0)
有至少一个工具
Fork 数量3
Star 数量2

常见问题

什么是 Momento MCP 服务器?

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。

Momento MCP 服务器提供哪些工具?

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。

该 MCP 服务器有哪些使用场景?

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。

如何保障我的 Momento API 密钥安全?

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。

如何在 FlowHunt 中使用 Momento MCP 服务器?

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。

用 Momento MCP 服务器助力你的 AI

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。

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