خادم MCP Discovery MCP

ماذا يفعل خادم “MCP Discovery” MCP؟

MCP Discovery هو أداة سطر أوامر مكتوبة بلغة Rust تم تصميمها لاكتشاف وتوثيق إمكانيات خوادم MCP (بروتوكول Model Context). تعمل كواجهة لإطلاق خوادم MCP باستخدام أوامر محددة ثم استكشاف الأدوات والموارد والإمكانيات المتاحة فيها. تخرج الأداة المعلومات المجمعة إما مباشرة إلى الطرفية أو تحفظها في ملفات Markdown أو HTML أو نصية، مما يجعل من السهل على المطورين إنشاء وتحديث وصيانة التوثيق الشامل لخوادم MCP الخاصة بهم. يعزز MCP Discovery سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال أتمتة استكشاف وتوثيق ميزات الخادم، مما يضمن توافر معلومات متسقة وحديثة للدمج مع مصادر البيانات الخارجية وواجهات البرمجة (API) والخدمات.

قائمة المحفزات

لا توجد معلومات عن قوالب المحفزات في المستودع أو التوثيق المقدم.

قائمة الموارد

لا توجد معلومات حول موارد محددة يتيحها MCP Discovery في المستودع أو التوثيق المقدم.

قائمة الأدوات

لا توجد أدوات خادم محددة موصوفة في المستودع أو التوثيق.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• توثيق إمكانيات خادم MCP
  أتمتة اكتشاف وتوثيق إمكانيات وأدوات وموارد خادم MCP، لضمان أن يكون التوثيق محدّثًا ودقيقًا دائمًا.

• صيانة ملف README للمستودع
  تحديث ملفات Markdown أو HTML أو نصية موجودة (مثل ملفات README) بأحدث إمكانيات خادم MCP، مما يقلل من التحرير اليدوي والأخطاء البشرية.

• توليد مخرجات مخصصة
  إنشاء ملفات توثيق بصيغ مختلفة (Markdown، HTML، نص عادي) باستخدام قوالب مدمجة أو مخصصة، لدمجها بسلاسة في سير عمل التوثيق.

• تكامل التوثيق المستمر
  استخدامه كـ GitHub Action لصيانة وتحديث توثيق خادم MCP تلقائيًا كجزء من خطوط أنابيب التكامل المستمر (CI).

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Rust وCargo على نظامك.
2. اتبع تعليمات التثبيت الخاصة بنظامك.
3. قم بضبط Windsurf لتشغيل الملف التنفيذي mcp-discovery كجزء من سير العمل الخاص به.
4. أضف خادم MCP Discovery إلى إعداداتك (انظر المثال أدناه).
5. احفظ وأعد تشغيل Windsurf عند الحاجة.

مثال لإعداد JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت Rust وCargo على نظامك.
2. ثبت MCP Discovery باتباع التوثيق.
3. أضف MCP Discovery كخادم في إعدادات Claude.
4. احفظ إعداداتك وأعد تشغيل Claude.

مثال لإعداد JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cursor

1. ثبت Rust وCargo كمتطلبات مسبقة.
2. قم بتنزيل وتثبيت MCP Discovery حسب الدليل الرسمي.
3. حرر إعدادات Cursor لإضافة MCP Discovery.
4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cursor.

مثال لإعداد JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cline

1. تأكد من تثبيت Rust وCargo.
2. ثبت MCP Discovery باتباع توثيق المشروع.
3. اضبط Cline ليشمل MCP Discovery كخادم.
4. احفظ الإعدادات وأعد التشغيل عند الحاجة.

مثال لإعداد JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

ملاحظة:
لتأمين مفاتيح API أو المعلومات الحساسة، استخدم متغيرات البيئة في إعداداتك. مثال:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام MCP هذا داخل تدفقات العمل

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

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

بمجرد التكوين، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير “mcp-discovery” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

MCP Discovery أداة توثيق قوية، ولكن كـ"خادم" MCP لا يتيح الموارد أو المحفزات أو الأدوات النموذجية. قوته تكمن في أتمتة التوثيق والتكامل، ولكن فائدته كخادم MCP موجه لنماذج LLM محدودة. بالنسبة لغرضه الأساسي، فهو مبني بشكل جيد، ولكن كخادم model context protocol، فهو أقل ملاءمة.
التقييم: 4/10

نقاط MCP