Phoenix MCP Server

Phoenix MCP Server

Propojte své AI asistenty s jakýmkoli externím datovým zdrojem nebo API pomocí Phoenix MCP Serveru—a odemkněte pokročilá workflow a automatizaci ve FlowHunt.

K čemu slouží „Phoenix“ MCP Server?

Phoenix MCP (Model Context Protocol) Server je navržen k propojení AI asistentů s externími datovými zdroji a službami, což umožňuje pokročilé vývojové workflow. Díky využití MCP standardu funguje Phoenix jako most mezi AI modely a externími zdroji, jako jsou API, databáze nebo souborové systémy. Tato integrace umožňuje AI asistentům provádět úkoly jako dotazování databází, správu souborů nebo práci s API, což výrazně urychluje vývoj, ladění i provozní procesy AI aplikací. Modulární design Phoenix MCP Serveru dovoluje vývojářům snadno zpřístupnit zdroje a nástroje workflowům poháněným LLM, čímž zvyšuje automatizaci a flexibilitu v různých inženýrských úlohách.

Seznam promptů

V poskytnutých souborech nebo dokumentaci nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V poskytnutých souborech nebo dokumentaci nebyly nalezeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V server.py nebo ekvivalentním vstupním bodu tohoto MCP serveru nebyly identifikovány žádné nástroje.

Příklady použití tohoto MCP serveru

V poskytnutých souborech nebo dokumentaci nebyly zdokumentovány nebo zmíněny žádné konkrétní případy použití.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
  2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
  3. Přidejte Phoenix MCP Server do sekce mcpServers v konfiguraci.
  4. Uložte změny a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Ukázka JSON:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte Node.js, pokud již není přítomen.
  2. Najděte konfigurační soubor Claude.
  3. Vložte nastavení Phoenix MCP Serveru do sekce mcpServers.
  4. Uložte a restartujte Claude.
  5. Ověřte konektivitu MCP serveru.

Ukázka JSON:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

  1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
  2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
  3. Zahrňte Phoenix MCP Server do položky mcpServers.
  4. Uložte změny a restartujte Cursor.
  5. Otestujte dostupnost MCP endpointu.

Ukázka JSON:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

  1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není nainstalován.
  2. Najděte konfigurační soubor pro Cline.
  3. Přidejte Phoenix MCP Server pod mcpServers.
  4. Uložte a restartujte Cline.
  5. Ujistěte se, že MCP server běží.

Ukázka JSON:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
  }
}

Zabezpečení API klíčů: Ukládejte citlivé API klíče nebo přihlašovací údaje pomocí environmentálních proměnných. Odkazujte na ně v konfiguraci, jak je ukázáno níže:

Ukázka JSON s environmentální proměnnou:

"mcpServers": {
  "phoenix-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@phoenix/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Jak tento MCP používat uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit "phoenix-mcp" na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na adresu vašeho MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámka
Přehled
Seznam promptů
Seznam zdrojů
Seznam nástrojů
Zabezpečení API klíčů
Podpora samplování (méně důležité pro hodnocení)

Na základě dostupných informací repozitář „phoenix-mcp“ postrádá dokumentaci o šablonách promptů, zdrojích, nástrojích či případech použití. Instrukce k nastavení jsou obecné a není zde zmínka o podpoře samplování či roots. Repozitář se zdá být v raném nebo nedokumentovaném stavu pro MCP funkce.


MCP Hodnocení

Má LICENSE
Obsahuje alespoň jeden nástroj
Počet Forků0
Počet Hvězdiček0

Celkově, na základě úplnosti dokumentace a dostupných MCP funkcí, získává Phoenix MCP Server hodnocení 2/10.

Často kladené otázky

Co je Phoenix MCP Server?

Phoenix MCP Server propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji a službami pomocí MCP standardu, takže vaše workflow může pracovat s API, databázemi nebo souborovými systémy pro pokročilou automatizaci a vývoj.

Jak nastavím Phoenix MCP Server ve FlowHunt?

Přidejte Phoenix MCP Server do konfiguračního souboru vaší platformy pod sekci `mcpServers` pomocí zadaného příkazu a argumentů. Uložte a restartujte platformu pro povolení konektivity.

Jak zabezpečím API klíče pro Phoenix MCP Server?

Ukládejte citlivé údaje pomocí environmentálních proměnných a odkazujte na ně v konfiguraci, např. { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }

Jaké jsou hlavní funkce Phoenix MCP Serveru?

Phoenix MCP Server nabízí modulární integraci s externími zdroji, snadné nasazení s FlowHunt a možnost rozšířit vaše AI workflowy o přístup k API, databázím nebo souborovým systémům.

Je zde podpora šablon promptů nebo vestavěných nástrojů?

Aktuálně Phoenix MCP Server neobsahuje šablony promptů ani vestavěné nástroje a dokumentace ke zdrojům a příkladům použití je omezená.

Začněte s Phoenix MCP Serverem

Zefektivněte svůj AI vývojový proces a jednoduše integrujte externí služby s Phoenix MCP Serverem ve FlowHunt.

Zjistit více

Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...

3 min čtení
AI MCP +4
Integrace Azure MCP Serveru
Integrace Azure MCP Serveru

Integrace Azure MCP Serveru

Azure MCP Server umožňuje bezproblémovou integraci mezi AI agenty a cloudovým ekosystémem Azure, což umožňuje automatizaci řízenou AI, správu zdrojů a orchestra...

4 min čtení
Azure Cloud +4
Tianji MCP Server
Tianji MCP Server

Tianji MCP Server

Tianji MCP Server propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, čímž propojuje AI modely se skutečnými zdroji pro lepší automatizaci, dyna...

3 min čtení
AI MCP Server +5