TalentLMS

TalentLMS רץ באופן מקומי מתוך חבילת Node.js שפורסמה במרשם npm: @mindstone/mcp-server-talentlms, גרסה 0.4.0. 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 @mindstone/mcp-server-talentlms@0.4.0. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: TALENTLMS_API_KEY (חובה, סודי), TALENTLMS_DOMAIN (חובה) ו-TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT; 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": {
    "mcp-server-talentlms": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mindstone/mcp-server-talentlms@0.4.0"
      ],
      "env": {
        "TALENTLMS_API_KEY": "<סוד>",
        "TALENTLMS_DOMAIN": "<ערך>",
        "TALENTLMS_REQUEST_TIMEOUT": "<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