StitchAI MCP Server

O que faz o servidor MCP “StitchAI”?

O StitchAI MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para potencializar o sistema de gestão de memória do StitchAI. Ele atua como um hub descentralizado de conhecimento para IA, permitindo conexões fluídas entre assistentes de IA e fontes externas de dados, APIs e serviços. Por meio deste servidor, agentes de IA podem criar, recuperar e gerenciar “memórias” de forma eficiente—pedaços estruturados de informação que ampliam sua consciência contextual e capacidades de raciocínio. Expondo um conjunto de ferramentas para operações de memória, o StitchAI MCP Server simplifica fluxos como armazenamento de insights, rastreamento de dados contextuais ou recuperação de informações relevantes. Isso capacita desenvolvedores a criarem soluções de IA mais conscientes de contexto, interativas e capazes de manipulação sofisticada de informações.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt foi encontrado na documentação ou código disponíveis.

Lista de Recursos

Nenhum “recurso” MCP explícito foi encontrado na documentação ou código disponíveis.

Lista de Ferramentas

• createMemory: Permite ao agente de IA criar uma nova memória com conteúdo e metadados especificados.
• getMemory: Recupera uma memória específica pelo seu identificador, permitindo a recordação de informações armazenadas.
• listMemories: Lista todas as memórias disponíveis, fornecendo uma visão geral da base de conhecimento armazenada.
• deleteMemory: Exclui uma memória específica por seu identificador, permitindo a gestão e a poda do armazenamento de memórias.

Casos de Uso deste MCP Server

• Gestão de Contexto de Longo Prazo: Permite que agentes de IA armazenem e recuperem informações ao longo de múltiplas interações ou sessões, melhorando a continuidade e a experiência do usuário.
• Construção de Base de Conhecimento do Agente: Auxilia desenvolvedores a construir bases de conhecimento persistentes para agentes de IA, suportando raciocínio avançado e rastreamento de contexto.
• Anotação e Armazenamento de Dados: Facilita o registro de pontos de dados importantes ou anotações durante conversas, que podem ser recuperados e referenciados posteriormente.
• Memória Colaborativa para Sistemas Multiagente: Permite que vários agentes compartilhem e gerenciem um pool comum de memórias, fomentando inteligência colaborativa.
• Poda e Organização de Memórias: Oferece ferramentas para exclusão e listagem de memórias, viabilizando gestão e organização eficiente dos dados contextuais.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado no seu sistema.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o StitchAI MCP Server à seção mcpServers com o comando e argumentos.
4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução e acessível.

Exemplo de JSON:

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

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Localize seu arquivo de configuração do Claude.
3. Insira a configuração do StitchAI MCP Server em mcpServers.
4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor aparece na lista de ferramentas do Claude.

Exemplo de JSON:

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

Cursor

1. Instale o Node.js caso ainda não esteja presente.
2. Abra as configurações ou o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o StitchAI MCP Server no objeto mcpServers.
4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Teste a conexão do servidor pela interface do Cursor.

Exemplo de JSON:

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

Cline

1. Confirme que o Node.js está instalado.
2. Edite seu arquivo de configuração do Cline.
3. Inclua o StitchAI MCP Server em mcpServers.
4. Salve o arquivo e reinicie o Cline.
5. Verifique se o StitchAI MCP Server está acessível via Cline.

Exemplo de JSON:

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

Protegendo chaves de API

Utilize variáveis de ambiente para injetar com segurança chaves de API ou segredos na configuração do seu MCP server.

Exemplo:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu workflow no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

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

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

Após a configuração, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “stitchai-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pelo endereço do seu servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O StitchAI MCP Server oferece um conjunto focado de ferramentas para gestão de memória e é fácil de configurar em diferentes plataformas. No entanto, a ausência de definições claras de recursos e prompts, bem como a falta de funcionalidades como amostragem e raízes, limita sua flexibilidade para fluxos MCP mais amplos. O projeto é novo e até agora tem pouca tração na comunidade.

Numa escala de 0 a 10, este MCP recebe nota 4 em funcionalidades essenciais e clareza, mas carece de maturidade, extensibilidade e adoção.

Pontuação MCP