K čemu slouží “Globalping” MCP Server?

Globalping MCP Server propojuje AI asistenty s globální platformou pro měření sítě Globalping, což umožňuje velkým jazykovým modelům (LLM) provádět v reálném čase diagnostiku a benchmarking sítě prostřednictvím rozhraní v přirozeném jazyce. Pomocí Model Context Protocolu (MCP) umožňuje AI modelům jako OpenAI GPT a Anthropic Claude spouštět síťové testy – včetně ping, traceroute, DNS dotazů, MTR a HTTP požadavků – z tisíců míst po celém světě. To zlepšuje vývojářské workflow díky okamžité a praktické analýze sítě, srovnávacím pohledům na výkon a robustním možnostem monitorování. Server podporuje také autentizaci přes oAuth pro bezpečný a vysokokapacitní přístup k API a je navržen pro snadnou integraci s populárními AI nástroji a asistenty.

Seznam promptů

V poskytnuté dokumentaci nebo repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci nebo repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• ping: Provedení ping testu na cílový síťový prvek.
• traceroute: Spuštění traceroute testu pro analýzu cesty k cíli.
• dns: Provedení DNS dotazu na doménu pro získání DNS záznamů.
• mtr: Provedení MTR (My Traceroute) testu, kombinujícího ping a traceroute.
• http: Provedení HTTP požadavku na zadanou URL pro kontrolu stavu a odpovědi.
• locations: Výpis všech dostupných lokalit Globalping sond po celém světě.
• limits: Zobrazení aktuálních limitů API pro připojený účet Globalping.
• getMeasurement: Získání detailů o dříve provedeném měření podle jeho ID.
• compareLocations: Poskytuje návod na srovnání výkonu sítě mezi různými lokalitami.
• help: Zobrazí nápovědu o dostupných nástrojích a jejich použití.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Distribuované řešení síťových problémů: Okamžitě zjistěte latenci, ztrátu paketů nebo problémy s trasováním spuštěním testů ping, traceroute a MTR z více lokalit, což umožňuje vývojářům diagnostikovat globální problémy s konektivitou.
• Monitoring API a webových stránek: Využijte HTTP a DNS nástroje ke sledování dostupnosti, propagace DNS a doby odezvy pro API nebo weby z různých regionů a zajistěte tak spolehlivý globální přístup.
• Srovnávací analýza sítě: Využijte nástroj compareLocations pro benchmarking výkonu sítě mezi více cíli nebo regiony a podpořte tak rozhodování o infrastruktuře.
• Proaktivní reakce na incidenty: Integrujte s AI asistenty, kteří při detekci anomálií automaticky spustí síťové testy a poskytnou tak akční kontext pro rychlou nápravu.
• Vzdělávací a výzkumné aplikace: Umožněte studentům, výzkumníkům či síťovým inženýrům provádět a analyzovat reálná měření sítě reprodukovatelně a ve velkém rozsahu.

Jak jej nastavit

Windsurf

V dokumentaci nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Windsurf.

Claude

1. Najděte konfigurační soubor Claude Desktop:
   • %APPDATA%\Claude\config.json (Windows)
   • ~/Library/Application Support/Claude/config.json (macOS)
2. Otevřete konfigurační soubor v textovém editoru.
3. Přidejte konfiguraci Globalping MCP serveru pod mcpServers:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že se Globalping MCP zobrazuje jako dostupný server.

Zabezpečení API klíče: Explicitní postup není uveden, ale pro zabezpečení API klíče se obvykle používají environmentální proměnné, např.:

{
  "env": {
    "GLOBALPING_API_KEY": "váš-api-klíč"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${GLOBALPING_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Otevřete nastavení Cursor.
2. Přejděte na záložku MCP.
3. Klikněte na “+ Přidat nový globální MCP server”.
4. Do konfiguračního souboru mcp.json vložte:

   {
       "mcpServers": {
           "globalping": {
               "command": "npx",
               "args": [
                   "mcp-remote",
                   "https://mcp.globalping.dev/sse"
               ]
           }
       }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cursor.

Zabezpečení API klíče: Explicitní dokumentace chybí, ale můžete použít environmentální proměnné, jak je ukázáno výše.

Cline

V dokumentaci nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cline.

Jak použít tento MCP ve flows

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci konfigurace systémového MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "globalping": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://mcp.globalping.dev/sse"
  }
}

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

Přehled

Na základě úplnosti dokumentace a rozsahu funkcí (nástroje, jasný přehled, nastavení pro hlavní platformy, ale chybějící explicitní zdroje, prompty, sampling/root support) hodnotíme tento MCP server známkou 6/10 pro praktické nasazení a integraci vývojářem.

MCP hodnocení