Lindo AI

Lindo AI הוא שרת MCP מרוחק: אין מה להתקין. נקודת הקצה שלו היא https://mcp.lindo.ai/mcp, ב-Streamable HTTP. בעוזר שמקבל שרתי MCP מרוחקים (לרוב בהגדרה בשם מחברים, אינטגרציות או כלים) מוסיפים שרת חדש ומזינים את כתובת ה-URL הזו; בלקוח שמוגדר דרך קובץ מוסיפים אותו כשרת מרוחק (HTTP) עם אותה כתובת URL.

הרשומה במרשם מצהירה על כותרת HTTP (header) לחיבור: Authorization (חובה, סודי). כותרת סודית נושאת בדרך כלל מפתח API או טוקן שהשירות מנפיק; לקוחות שמקבלים כותרות מותאמות אישית מגדירים אותה יחד עם כתובת ה-URL של השרת.

אפשר גם להריץ אותו באופן מקומי מתוך חבילת Node.js שפורסמה במרשם npm: @lindoai/mcp-server, גרסה 1.1.1. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Node.js; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם npx - הפקודה המקובלת היא npx -y @lindoai/mcp-server@1.1.1. הוא קורא את משתנה הסביבה LINDO_API_KEY (חובה, סודי); יש להגדיר אותו 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": {
    "mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lindoai/mcp-server@1.1.1"
      ],
      "env": {
        "LINDO_API_KEY": "<סוד>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם; הבדיקה החיה למעלה מראה רק אם נקודת הקצה השיבה. 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