خادم tsuki_mcp_filesystem_server MCP

ماذا يفعل خادم “tsuki_mcp_filesystem_server” MCP؟

يعد tsuki_mcp_filesystem_server خادمًا مخصصًا متوافقًا مع بروتوكول Model Context Protocol (MCP) صُمم لتسهيل البحث وفتح الملفات على نظام الملفات المحلي. مصمم خصيصًا للتكامل مع OpenAI Agent SDK، حيث يكشف موارد نظام الملفات عبر MCP، مما يمكّن المساعدين والوكلاء الذكيين من الاستعلام، وإدراج، والوصول إلى الملفات ضمن دليل محدد على الجهاز المضيف. تتضمن الميزات الرئيسية اكتشاف نوع MIME تلقائيًا وإعدادًا مرنًا عبر متغيرات البيئة. من خلال دعم طريقة resources/list، يمكّن هذا الخادم سير عمل التطوير التي تتطلب اكتشاف أو إدارة الملفات برمجيًا، مما يسمح لأدوات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الملفات المحلية بطريقة موحدة وآمنة.

قائمة النماذج (Prompts)

لا توجد قوالب نماذج مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

• مصدر نظام الملفات
  يوفر الوصول إلى ملفات نظام الملفات المحلي، مما يسمح للعملاء بالبحث وإدراج الملفات ضمن دليل محدد.
• resources/list
  نقطة نهاية تسترجع قائمة الملفات في الدليل الهدف وتكشفها كموارد لعملاء الذكاء الاصطناعي.

قائمة الأدوات

• resources/list
  أداة تتيح إدراج الملفات في الدليل المحلي المضبوط، لتصبح متاحة للعملاء لإجراءات أخرى.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• اكتشاف الملفات محليًا
  يمكن للمطورين استخدام الخادم لاكتشاف وإدراج الملفات برمجيًا ضمن دليل محدد، مما يساعد في مهام إدارة الملفات.
• سياق الملفات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
  يمكّن النماذج والوكلاء الذكيين من استرجاع قوائم الملفات المحلية، والتي يمكن استخدامها كسياق لتحليل الكود أو توثيقه.
• تكامل مع Agent SDK
  يعمل بسلاسة مع OpenAI Agent SDK، مما يسمح للوكلاء باستخدام إمكانيات البحث عن الملفات كجزء من تدفقات الأتمتة الأوسع.
• اكتشاف تلقائي لنوع MIME
  يكتشف تلقائيًا أنواع MIME للملفات، وهو أمر مفيد عند معالجة أو تصفية الملفات حسب النوع.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. المتطلبات الأساسية:
   تأكد من تثبيت Python وpip.
2. استنساخ المستودع:
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. تثبيت التبعيات:
   pip install -r requirements.txt
4. ضبط البيئة:
   انسخ .env.example إلى .env وعدّل ROOT_PATH، HOST، PORT وLOG_LEVEL.
5. تسجيل الخادم في Windsurf:
   أضف بيانات الخادم إلى إعداد MCP في Windsurf.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. المتطلبات الأساسية:
   تثبيت Python والتبعيات كما سبق.
2. إعداد البيئة:
   ضبط .env مع دليلك المطلوب.
3. دمج مع Claude:
   أضف إعداد خادم MCP إلى إعدادات Claude.
4. بدء الخادم:
   python main.py
5. التحقق من الاتصال:
   تأكد من أن Claude يرى خادم MCP.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. استنساخ وتثبيت:
   استنسخ المستودع وثبّت المتطلبات.
2. إعداد البيئة:
   انسخ وعدّل .env.
3. ضبط Cursor:
   أضف خادم MCP إلى إعداد Cursor.
4. تشغيل الخادم:
   python main.py
5. إعادة تشغيل Cursor والتحقق:
   تأكد من التعرف على MCP.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. تثبيت التبعيات:
   كما سبق.
2. ضبط .env:
   تحديد ROOT_PATH، HOST، وPORT.
3. إضافة إلى Cline:
   سجل خادم MCP في إعدادات Cline.
4. تشغيل الخادم:
   python main.py
5. التحقق من التشغيل:
   تحقق من ظهور خادم MCP.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/path/to/your/search/directory"
  },
  "inputs": {}
}

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا الشكل:

{
  "tsuki_mcp_filesystem": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “tsuki_mcp_filesystem” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى المعلومات المتوفرة، tsuki_mcp_filesystem_server هو خادم MCP بسيط لكنه مركز للبحث في نظام الملفات المحلي. يوفر ميزات أساسية وإعدادًا واضحًا، لكنه يفتقر إلى عناصر MCP المتقدمة مثل النماذج أو الجذور أو دعم العينات. فائدته عالية لحالات الاستخدام المتخصصة، لكن التطبيقات الأوسع تتطلب المزيد من الوظائف.

تقييم MCP