Chatsum MCP Server
Chatsum MCP Server pozwala Twoim agentom AI podsumowywać i przeszukiwać historię czatów, wydobywając kluczowe informacje i najważniejsze momenty rozmów bezpośrednio w Twoich przepływach FlowHunt.

Co robi serwer „Chatsum” MCP?
Serwer Chatsum MCP (Model Context Protocol) został zaprojektowany, aby umożliwić asystentom AI wyszukiwanie i podsumowywanie wiadomości czatu z bazy użytkownika. Działając jako most między agentami AI a zapisanymi historiami rozmów, Chatsum MCP Server usprawnia przepływy pracy deweloperów, pozwalając dużym modelom językowym (LLM) efektywnie pobierać i kondensować istotne dane z czatów. Dzięki temu deweloperzy i użytkownicy końcowi mogą wydobywać informacje, śledzić rozmowy lub uzyskiwać podsumowania dużych logów wiadomości bezpośrednio w preferowanych narzędziach lub platformach AI. Serwer ułatwia zadania takie jak wyszukiwanie konkretnych wiadomości na podstawie parametrów oraz generowanie zwięzłych podsumowań, usprawniając zarządzanie i interpretację danych z czatu.
Lista promptów
W dostępnej dokumentacji repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.
Lista zasobów
W dostępnej dokumentacji lub kodzie nie opisano żadnych jawnych „zasobów” MCP.
Lista narzędzi
- query_chat_messages
Wyszukuje wiadomości czatu na podstawie podanych parametrów i podsumowuje wiadomości zgodnie z promptem zapytania.
Zastosowania tego serwera MCP
- Podsumowywanie historii czatów: Deweloperzy mogą szybko podsumowywać długie historie czatów, co umożliwia szybszy przegląd i wydobycie najważniejszych punktów.
- Wyszukiwanie i analityka rozmów: Efektywne przeszukiwanie logów czatu w celu znalezienia konkretnych wiadomości, tematów lub wzorców – pomocne w analityce lub obsłudze klienta.
- Wnioski z czatu generowane przez AI: Wykorzystanie LLM do generowania praktycznych wniosków lub wyróżnień z danych czatu, poprawiając produktywność zespołów i użytkowników indywidualnych.
- Integracja z asystentami osobistymi: Wzbogacenie osobistych lub zespołowych asystentów AI o możliwość odwoływania się do przeszłych rozmów i podsumowywania ich dla odpowiedzi z kontekstem.
Jak skonfigurować
Windsurf
Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf.
Claude
- Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz pnpm.
- Skonfiguruj swoją bazę czatów, postępując zgodnie z instrukcjami w katalogu
chatbot
. - Edytuj plik konfiguracyjny Claude:
- MacOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- MacOS:
- Dodaj następującą konfigurację serwera MCP:
{ "mcpServers": { "mcp-server-chatsum": { "command": "path-to/bin/node", "args": ["path-to/mcp-server-chatsum/build/index.js"], "env": { "CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db" } } } }
- Zapisz plik i uruchom ponownie Claude, aby sprawdzić, czy serwer działa.
Bezpieczne ustawianie kluczy API
Ustawiaj poufne dane, takie jak ścieżka do bazy, w polu env
w konfiguracji JSON:
"env": {
"CHAT_DB_PATH": "path-to/mcp-server-chatsum/chatbot/data/chat.db"
}
Cursor
Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.
Cline
Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.
Jak używać tego MCP w przepływach
Wykorzystanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"chatsum": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami. Pamiętaj, aby zamienić „chatsum” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP (np. „github-mcp”, „weather-api” itp.) oraz podać prawidłowy adres URL swojego MCP.
Przegląd
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Podsumowywanie i wyszukiwanie wiadomości czatu |
Lista promptów | ⛔ | Brak |
Lista zasobów | ⛔ | Brak |
Lista narzędzi | ✅ | query_chat_messages |
Bezpieczne ustawianie kluczy API | ✅ | Przez pole env w JSON |
Wsparcie dla samplingów (mniej istotne) | ⛔ | Nie wspomniano |
Na podstawie dostępnych informacji, Chatsum MCP Server oferuje konkretne, dobrze zaimplementowane narzędzie do wyszukiwania i podsumowywania czatów, ale brakuje mu dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, zasobów MCP oraz szerszego wsparcia dla konfiguracji platform, co czyni go wyspecjalizowanym, ale nieco ograniczonym serwerem MCP dla ogólnych przepływów pracy.
Wynik MCP
Posiada LICENCJĘ | ⛔ |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba forków | 97 |
Liczba gwiazdek | 981 |
Ocena: 5/10
Chatsum MCP Server oferuje jasno zdefiniowane narzędzie do podsumowywania i wyszukiwania czatów, ciesząc się sporą popularnością (gwiazdki/forki), lecz brakuje mu rozbudowanej dokumentacji, ekspozycji zasobów i szerszego wsparcia dla promptów/szablonów, co ogranicza jego uniwersalność w kontekście MCP.
Najczęściej zadawane pytania
- Co robi serwer Chatsum MCP?
Serwer Chatsum MCP pozwala agentom AI wyszukiwać i podsumowywać wiadomości czatu z bazy użytkownika, ułatwiając wydobywanie informacji i zarządzanie dużą liczbą rozmów w Twoich przepływach pracy.
- Jakie narzędzia oferuje ten serwer MCP?
Chatsum MCP Server udostępnia narzędzie `query_chat_messages`, które umożliwia wyszukiwanie wiadomości czatu z wykorzystaniem parametrów oraz generowanie zwięzłych podsumowań na ich podstawie.
- Jak zintegrować ten serwer MCP z FlowHunt?
Dodaj komponent MCP do swojego przepływu, następnie skonfiguruj serwer Chatsum MCP w sekcji konfiguracji systemu MCP, używając poprawnego formatu JSON i adresu URL serwera. Agent AI uzyska wówczas dostęp do wszystkich funkcji Chatsum MCP.
- Czy jest wsparcie dla promptów lub szablonów zasobów?
Obecnie brak udokumentowanych szablonów promptów lub dodatkowych zasobów MCP dla Chatsum MCP Server.
- Jak bezpiecznie ustawić ścieżkę do bazy czatu?
Ustaw ścieżkę do bazy danych przy użyciu pola `env` w pliku konfiguracyjnym JSON serwera MCP, aby zachować bezpieczeństwo danych i poufnych informacji.
- Jakie są główne zastosowania Chatsum MCP?
Chatsum MCP idealnie nadaje się do podsumowywania historii czatów, wyszukiwania i analityki rozmów, generowania przez AI wniosków z czatu oraz integracji z osobistymi lub zespołowymi asystentami AI w celu uzyskiwania odpowiedzi z kontekstem.
Zintegruj Chatsum MCP z FlowHunt
Daj swoim asystentom AI możliwość podsumowywania i analizowania historii czatów. Połącz serwer Chatsum MCP, aby usprawnić swoje przepływy pracy zaawansowanymi analizami danych z czatów.