Massive Context MCP

Massive Context MCP רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: massive-context-mcp, גרסה 3.0.1. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx massive-context-mcp. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: RLM_DATA_DIR ו-OLLAMA_URL; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

Massive Context MCP רץ באופן מקומי מתוך MCP Bundle: ארכיון יחיד להורדה שמכיל שרת מקומי ומניפסט שמתאר אותו: https://github.com/egoughnour/massive-context-mcp/releases/download/v3.0.1/massive-context-mcp.mcpb. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך לקוח שמתקין MCP Bundles; את הקובץ פותחים בלקוח הזה או מוסיפים אליו. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: RLM_DATA_DIR ו-OLLAMA_URL; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "massive-context-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "massive-context-mcp"
      ],
      "env": {
        "RLM_DATA_DIR": "<ערך>",
        "OLLAMA_URL": "<ערך>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים