Firebase MCP Server

K čemu slouží „Firebase“ MCP Server?

Firebase MCP je server Model Context Protocol (MCP), který umožňuje AI asistentům pracovat přímo se službami Firebase a usnadňuje vývojářům integraci workflow s podporou AI do backendové infrastruktury. Díky zpřístupnění Firestore (dokumentové databáze), Storage (pro správu a nahrávání souborů) a Authentication (správa a ověřování uživatelů) jako MCP nástrojů mohou AI asistenti provádět úlohy jako dotazování do databáze, správu souborů nebo autentizaci uživatelů. Tato integrace zjednodušuje vývojové workflow tím, že AI agenti mohou programově pracovat s prostředky Firebase, automatizovat opakující se úkoly a poskytovat inteligentní podporu aplikací bez nutnosti opustit vaše oblíbené vývojové prostředí.

Seznam Promptů

V dostupné dokumentaci nebo souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam Zdroje

V dostupné dokumentaci nebo souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní MCP resource primitives.

Seznam nástrojů

• Firestore: Umožňuje operace nad dokumentovou databází, například čtení a zápis do kolekcí Firestore.
• Storage: Poskytuje možnosti správy souborů, včetně robustního nahrávání do Firebase Storage.
• Authentication: Umožňuje operace pro správu a ověřování uživatelů pomocí Firebase Authentication.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Správa databáze: Použijte AI agenty k automatizaci operací ve Firestore — jako dotazování, aktualizace nebo mazání dokumentů — pro efektivnější backendové úkoly.
• Správa souborů: Zjednodušte nahrávání a stahování souborů do Firebase Storage, díky čemuž mohou AI asistenti řešit workflow s médii či dokumenty.
• Správa uživatelů: Automatizujte autentizaci, registraci a ověřování uživatelů přes Firebase Authentication a snižte administrativní náročnost.
• CI/CD automatizace: Integrujte MCP server do vývojových pipeline pro správu testovacích databází nebo uživatelských dat v automatizovaných scénářích.
• Kontekstoví AI asistenti: Zvyšte úroveň AI asistentů o přístup k datům Firebase v reálném čase — budou tak kontextově bohatší pro podporu a troubleshooting aplikací.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js a projekt Firebase s přihlašovacími údaji služebního účtu.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf MCP.
3. Přidejte do konfigurace Firebase MCP server:

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

4. Uložte soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou spojení Firebase MCP v seznamu MCP serverů.

Claude

1. Předpoklady: Node.js a přihlašovací údaje projektu Firebase.
2. Otevřete ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Přidejte Firebase MCP server:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude Desktop.
5. Potvrďte běh Firebase MCP přes rozhraní Claude.

Cursor

1. Předpoklady: Node.js a přihlašovací údaje Firebase.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Cursor MCP.
3. Přidejte záznam pro Firebase MCP server:

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

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte výpisem dostupných MCP serverů v Cursor.

Cline

1. Ujistěte se, že máte k dispozici Node.js a přihlašovací údaje Firebase.
2. Otevřete konfigurační soubor pro Cline.
3. Vložte konfiguraci Firebase MCP:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte, že se Firebase MCP objevil v aktivních MCP serverech.

Zabezpečení API klíčů

Citlivé přihlašovací údaje uchovávejte v proměnných prostředí. Příklad použití env a inputs v JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do svého workflow ve FlowHunt, začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru pomocí tohoto JSON formátu:

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

Po nastavení bude AI agent moci využít tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “firebase-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedených tabulek je Firebase MCP server velmi praktický pro integraci AI asistentů s Firebase, ale postrádá detailní dokumentaci k šablonám promptů a MCP resource primitives. Pokrytí hlavních nástrojů Firebase je silné a návod na nastavení i zabezpečení je k dispozici. Nedostatek informací o sampling/root/resource mírně snižuje jeho kompletnost.

MCP skóre