Agentset MCP Server

Agentset MCP Server conecta agentes de IA a dados do mundo real, permitindo fluxos de trabalho RAG avançados e aplicações contextuais baseadas em documentos com manipulação segura de APIs.

Agentset MCP Server

O que o “Agentset” MCP Server faz?

O Agentset MCP (Model Context Protocol) Server é uma plataforma open-source projetada para facilitar a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com capacidades agenticas. Ele permite que assistentes de IA se conectem a fontes de dados externas, APIs ou serviços, otimizando o desenvolvimento de aplicações inteligentes baseadas em documentos. Atuando como ponte entre clientes de IA e recursos ricos em contexto, o Agentset MCP Server possibilita tarefas como recuperação dinâmica de documentos, gestão eficiente de dados e integração com fluxos de trabalho personalizados. Isso capacita desenvolvedores a construir soluções robustas e sensíveis ao contexto, com maior produtividade e flexibilidade, aproveitando dados de IA e do mundo real para cenários avançados de aplicação.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado na documentação ou nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Recursos

Nenhum recurso específico (MCP Resources) é enumerado na documentação ou nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta explícita está listada ou descrita na documentação ou nos arquivos do repositório disponíveis (por exemplo, server.py ausente ou sem lista de ferramentas no README).

Casos de Uso deste MCP Server

  • Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Crie rapidamente aplicações que combinam respostas geradas por IA com contexto recuperado de documentos ou fontes externas, melhorando a relevância e precisão das respostas da IA.
  • Desenvolvimento de Aplicações Baseadas em Documentos: Agilize a criação de apps inteligentes capazes de acessar, gerenciar e raciocinar sobre grandes conjuntos de documentos.
  • Integração de API e Fontes de Dados: Sirva de ponte entre clientes de IA e APIs ou bancos de dados, permitindo acesso integrado e dinâmico a dados diversos para interações de IA mais ricas.
  • Automação de Fluxos de Trabalho Personalizados: Potencialize fluxos de trabalho do desenvolvedor integrando automação orientada por IA com recursos e processos específicos da organização.
  • Compartilhamento Seguro de Contexto: Garanta que informações contextuais e credenciais (como chaves de API e IDs de namespace) sejam manipuladas com segurança via variáveis de ambiente.

Como configurar

Windsurf

  1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.

  2. Obtenha sua chave de API Agentset e o ID do namespace.

  3. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf.

  4. Adicione a configuração do Agentset MCP Server:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "sua-agentset-api-key",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "seu-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.

  6. Verifique a configuração checando a conexão do servidor MCP na interface do Windsurf.

Claude

  1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.

  2. Obtenha sua chave de API Agentset e o ID do namespace.

  3. Localize seu arquivo de configuração do Claude.

  4. Adicione a seguinte configuração JSON:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "agentset_xxx",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "ns_xxx"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salve e reinicie o Claude.

  6. Confirme que o servidor MCP está rodando pelas ferramentas administrativas do Claude.

Cursor

  1. Instale o Node.js se não estiver presente.

  2. Adquira sua chave de API Agentset e o ID do namespace.

  3. Edite o arquivo de configuração do Cursor.

  4. Insira este trecho na seção mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "sua-agentset-api-key",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "seu-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salve as alterações e reinicie o Cursor.

  6. Teste a conexão para garantir que está ativa.

Cline

  1. Certifique-se de que o Node.js está disponível.

  2. Guarde sua chave de API Agentset e o ID do namespace.

  3. Abra o arquivo de configuração do Cline.

  4. Adicione o Agentset MCP Server da seguinte forma:

    {
      "mcpServers": {
        "agentset": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@agentset/mcp@latest"],
          "env": {
            "AGENTSET_API_KEY": "sua-agentset-api-key",
            "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "seu-namespace-id"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Salve e reinicie o Cline.

  6. Verifique a conexão no painel do sistema do Cline.

Nota sobre Segurança de Chaves de API:
Sempre utilize variáveis de ambiente para informações sensíveis como AGENTSET_API_KEY e AGENTSET_NAMESPACE_ID.
Exemplo:

"env": {
  "AGENTSET_API_KEY": "sua-agentset-api-key",
  "AGENTSET_NAMESPACE_ID": "seu-namespace-id"
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Fluxo MCP no FlowHunt

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “MCP-name” para o nome real do seu servidor MCP (por exemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.


Visão Geral

SeçãoDisponibilidadeDetalhes/Notas
Visão GeralVisão geral presente no README
Lista de PromptsNenhum template de prompt encontrado
Lista de RecursosNenhum recurso listado
Lista de FerramentasNenhuma ferramenta específica listada; server.py ou equivalente não encontrado
Segurança de Chaves de APIInstruções para variáveis de ambiente na configuração
Suporte a Sampling (menos relevante na aval.)Nenhuma menção a suporte a sampling

Nossa opinião

O repositório do Agentset MCP Server oferece uma visão clara, instruções de configuração e orientações de segurança, mas carece de documentação detalhada sobre prompts, recursos e ferramentas. Apesar de ser sólido para configuração de aplicações, é limitado quanto à transparência de funcionalidades e uso.

Pontuação MCP

Possui LICENSE✅ (MIT)
Possui ao menos uma ferramenta
Número de Forks2
Número de Stars5

Com base nas duas tabelas, o Agentset MCP Server atualmente recebe uma pontuação de 4/10 para prontidão MCP. Ele fornece uma base sólida e configuração básica, mas carece da documentação e exposição explícita de recursos (prompts, ferramentas, recursos) necessários para a plena utilização e avaliação MCP.

Perguntas frequentes

O que é o Agentset MCP Server?

Agentset MCP Server é uma plataforma open-source projetada para Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com capacidades agenticas. Ele conecta assistentes de IA a fontes de dados externas, APIs e serviços, permitindo aplicações dinâmicas e ricas em contexto baseadas em documentos.

O que posso construir com o Agentset MCP Server?

Você pode desenvolver rapidamente aplicações que combinam respostas geradas por IA com contexto recuperado de documentos ou APIs, automatizar fluxos de trabalho e gerenciar com segurança o acesso a fontes de dados externas para soluções de IA mais inteligentes.

O Agentset MCP Server suporta templates de prompt ou ferramentas nativas?

Não há templates de prompt explícitos ou ferramentas embutidas detalhadas na documentação disponível. O servidor foca em facilitar integração e recuperação de dados, ao invés de oferecer prompts ou ferramentas pré-definidas.

Como mantenho minhas chaves de API e IDs de namespace seguras?

Sempre utilize variáveis de ambiente para informações sensíveis como AGENTSET_API_KEY e AGENTSET_NAMESPACE_ID, conforme recomendado nos guias de configuração.

Como integrar o Agentset MCP em um fluxo do FlowHunt?

Adicione o componente MCP ao seu fluxo do FlowHunt, depois configure os detalhes do servidor MCP na seção de configuração MCP do sistema usando o formato JSON fornecido. Isso permite que seu agente de IA acesse as capacidades do MCP.

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