StitchAI MCP 服务器

“StitchAI” MCP 服务器的作用是什么？

StitchAI MCP 服务器是为 Stitch AI 记忆管理系统打造的模型上下文协议（MCP）服务器实现。它作为 AI 的去中心化知识中枢，能够让 AI 助手与外部数据源、API 和服务实现无缝连接。通过该服务器，AI 智能体可以高效地创建、检索和管理“记忆”——这些结构化的信息片段提升了智能体的上下文感知和推理能力。StitchAI MCP 服务器通过提供一组记忆操作工具，简化了如存储见解、追踪上下文数据或检索相关信息等工作流，帮助开发者打造更具上下文感知、交互性和复杂信息处理能力的 AI 解决方案。

提示词列表

在可用文档或代码中未找到提示词模板。

资源列表

在可用文档或代码中未找到明确的 MCP“资源”。

工具列表

• createMemory：允许 AI 智能体创建包含指定内容和元数据的新记忆。
• getMemory：通过标识符检索特定记忆，实现信息的回溯与调用。
• listMemories：列出所有可用记忆，便于总览知识库内容。
• deleteMemory：通过标识符删除特定记忆，实现记忆库的管理与修剪。

本 MCP 服务器的应用场景

• 长期上下文管理：让 AI 智能体可在多次交互或会话间存储与回溯信息，提升连续性与用户体验。
• 智能体知识库搭建：帮助开发者为 AI 智能体构建持久化知识库，支持更高级的推理和上下文追踪。
• 数据标注与存储：便于在对话中捕捉关键数据点或注释，方便后续检索与引用。
• 多智能体协作记忆：支持多智能体共享和管理公共记忆池，促进协作智能。
• 记忆修剪与整理：提供删除和列出记忆的工具，实现上下文数据的高效管理和组织。

如何配置

Windsurf

1. 确认系统已安装 Node.js。
2. 打开 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 部分添加 StitchAI MCP 服务器的命令和参数。
4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已运行且可访问。

示例 JSON：

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. 确认已安装 Node.js。
2. 定位到 Claude 配置文件。
3. 在 mcpServers 下插入 StitchAI MCP 服务器配置。
4. 保存更改并重启 Claude。
5. 确认服务器已出现在 Claude 工具列表中。

示例 JSON：

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. 如未安装 Node.js，请先安装。
2. 打开 Cursor 设置或配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加 StitchAI MCP 服务器。
4. 保存并重启 Cursor。
5. 在 Cursor 界面内测试服务器连接。

示例 JSON：

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. 确认已安装 Node.js。
2. 编辑您的 Cline 配置文件。
3. 在 mcpServers 中加入 StitchAI MCP 服务器。
4. 保存文件并重启 Cline。
5. 检查 Cline 是否可访问 StitchAI MCP 服务器。

示例 JSON：

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

API 密钥安全配置

请使用环境变量将 API 密钥或敏感信息安全注入 MCP 服务器配置。

示例：

{
  "mcpServers": {
    "stitchai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@stitchai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

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

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按照如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，具备其所有功能和能力。请将“stitchai-mcp”替换为您 MCP 服务器的实际名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

StitchAI MCP 服务器提供了一套专注的记忆管理工具，并能在多平台上轻松部署。然而，缺乏清晰的资源和提示词定义，以及诸如采样、roots 等功能，使其在更广泛的 MCP 工作流中灵活性受限。该项目较新，目前社区关注度较低。

在 0 到 10 分的范围内，该 MCP 在核心功能和清晰度方面得分为 4，但在成熟度、可扩展性和社区采用度上仍有不足。

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