Firefly MCP Server

K čemu slouží „Firefly“ MCP Server?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server je server postavený v TypeScriptu určený k integraci s platformou Firefly, což umožňuje bezproblémové propojení AI asistentů s vašimi Cloud a SaaS prostředími. Jeho hlavní úlohou je umožnit AI klientům objevovat, spravovat a kódovat zdroje z připojených účtů, jako je AWS nebo jiní cloudoví poskytovatelé. Díky zpřístupnění možností objevování a kódování zdrojů umožňuje Firefly MCP AI-řízené workflow pro správu a automatizaci infrastruktury. Server podporuje bezpečné ověřování a je postaven pro snadnou integraci s vývojářskými nástroji, včetně Claude a Cursor, což zvyšuje produktivitu vývojářů díky dotazům v přirozeném jazyce a generování Infrastructure as Code.

Seznam promptů

• V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Objevování zdrojů: Zpřístupňuje všechny zdroje napříč připojenými Cloud a SaaS účty pro AI-asistované dotazy.
• Kódování zdrojů: Umožňuje reprezentovat nalezené zdroje jako Infrastructure as Code (např. Terraform šablony).
• Bezpečné ověřování: Využívá přístupové klíče pro bezpečnou práci se zdroji spravovanými Firefly.

Seznam nástrojů

• V souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní nástroje (například server.py nebo ekvivalentní TypeScript soubor).

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Objevování cloudových zdrojů: Vyhledávání a výpis všech zdrojů (např. EC2 instance) napříč vašimi AWS a dalšími cloudovými účty prostřednictvím přirozeného jazyka.
• Generování Infrastructure as Code: Automatické kódování nalezených zdrojů do Terraformu nebo jiných IaC formátů, což šetří čas vývojářům.
• Bezpečná multi-cloud správa: Správa zdrojů napříč různými cloudovými a SaaS poskytovateli s bezpečným, jednotným ověřováním.
• Integrace s AI vývojářskými nástroji: Využijte Cursor, Claude nebo podobné nástroje k využití možností Firefly MCP ve vašem vývojovém workflow.
• Automatizace úloh infrastruktury: Umožněte AI agentům automatizovat opakující se úkoly správy infrastruktury, čímž zvýšíte efektivitu a snížíte chybovost.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js (v14+) a npm/yarn.
2. Vygenerujte přístupové klíče Firefly ze svého účtu Firefly.
3. Nainstalujte MCP server pomocí npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Aktualizujte vaši konfiguraci mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte změny a případně restartujte Windsurf.

Claude

1. Předpoklady: Node.js (v14+) a přístupové klíče Firefly.
2. Spusťte MCP server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Přidejte do vaší konfigurace Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude. Ověřte integraci.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a získejte přihlašovací údaje Firefly.
2. Spusťte server dle výše uvedeného postupu.
3. V aplikaci Cursor se připojte k MCP serveru dle dokumentace Model Context Protocol pro Cursor.
4. Příklad konfigurace:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Použijte rozšíření Cursor pro interakci s Firefly MCP.

Cline

1. Nastavte Node.js a přihlašovací údaje Firefly.
2. Spusťte MCP server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. V konfiguračním souboru (mcp.json) přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline pro provedení změn.

Zabezpečení API klíčů

Přístupové klíče vždy uchovávejte v tajnosti a upřednostňujte jejich ukládání jako proměnné prostředí:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do vašeho flow a připojením k vašemu AI agentovi:

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

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

Po konfiguraci je AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “firefly” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupné dokumentace a struktury repozitáře nabízí Firefly MCP solidní přehled, bezpečnostní doporučení a integraci zdrojů, ale chybí mu podrobnosti ohledně šablon promptů, nástrojů, rootů a sampling funkcí. Je tedy funkční, ale není plně zdokumentován v rozsahu možností MCP.

Náš názor

MCP skóre: 5/10
Firefly MCP pokrývá základy nastavení, použití a integrace zdrojů s jasnou dokumentací a permisivní licencí, ale postrádá pokročilé MCP funkce a podrobnější podporu nástrojů/promptů ve veřejném repozitáři.

MCP skóre