MCP Discovery MCP Server

Co dělá “MCP Discovery” MCP Server?

MCP Discovery je nástroj příkazového řádku napsaný v jazyce Rust, navržený pro objevování a dokumentování schopností MCP (Model Context Protocol) Serverů. Slouží jako rozhraní pro spouštění MCP Serverů pomocí zadaných příkazů a následné dotazování na dostupné nástroje, zdroje a další schopnosti. Získané informace vypisuje buď přímo do terminálu, nebo je ukládá do souborů ve formátu Markdown, HTML nebo prostého textu, což vývojářům usnadňuje generování, aktualizaci a údržbu komplexní dokumentace ke svým MCP Serverům. MCP Discovery zjednodušuje AI vývojové workflow tím, že automatizuje prozkoumávání a popis vlastností serveru a zajišťuje konzistentní, aktuální informace pro integraci s externími zdroji dat, API a službami.

Seznam promptů

V poskytnutém repozitáři nebo dokumentaci nejsou dostupné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V poskytnutém repozitáři nebo dokumentaci nejsou dostupné informace o konkrétních zdrojích, které MCP Discovery zpřístupňuje.

Seznam nástrojů

V repozitáři nebo dokumentaci nejsou popsány žádné explicitní serverové nástroje.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Dokumentace schopností MCP Serveru
  Automatizujte objevování a dokumentování schopností, nástrojů i zdrojů MCP Serveru a zajistěte, že dokumentace bude vždy aktuální a přesná.

• Údržba README v repozitáři
  Aktualizujte existující Markdown, HTML nebo textové soubory (například README) s aktuálními schopnostmi MCP Serveru a snižte potřebu ručních úprav a riziko lidské chyby.

• Generování výstupů na míru
  Generujte dokumentační soubory v různých formátech (Markdown, HTML, prostý text) s použitím vestavěných nebo vlastních šablon a umožněte snadnou integraci do různých dokumentačních workflow.

• Kontinuální integrace dokumentace
  Používejte jako GitHub Action pro automatickou údržbu a aktualizaci dokumentace MCP Serveru v rámci kontinuální integrace (CI pipeline).

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na svém systému nainstalovaný Rust a Cargo.
2. Postupujte podle instalačních instrukcí pro vaši platformu.
3. Nakonfigurujte Windsurf tak, aby v rámci workflow spouštěl spustitelný soubor mcp-discovery.
4. Přidejte MCP Discovery server do vaší konfigurace (příklad níže).
5. Uložte a v případě potřeby restartujte Windsurf.

Příklad JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Rust a Cargo na svůj systém.
2. Nainstalujte MCP Discovery podle dokumentace.
3. Přidejte MCP Discovery jako server do konfigurace Claude.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.

Příklad JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cursor

1. Jako předpoklad nainstalujte Rust a Cargo.
2. Stáhněte a nainstalujte MCP Discovery podle oficiálního průvodce.
3. Upravte konfiguraci Cursor a přidejte MCP Discovery.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.

Příklad JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Rust a Cargo.
2. Nainstalujte MCP Discovery dle projektové dokumentace.
3. Nakonfigurujte Cline tak, aby zahrnoval MCP Discovery jako server.
4. Uložte konfiguraci a v případě potřeby restartujte.

Příklad JSON konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"]
    }
  }
}

Poznámka:
Pro zabezpečení API klíčů nebo jiných citlivých informací používejte v konfiguraci proměnné prostředí. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-discovery": {
      "command": "mcp-discovery",
      "args": ["--output", "md"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP používat uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt přidejte komponentu MCP do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

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

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

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mcp-discovery” na skutečný název vašeho MCP serveru a také upravit URL podle adresy vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

MCP Discovery je robustní nástroj pro dokumentaci, ale jako MCP “Server” nevystavuje typické zdroje, prompty ani nástroje. Jeho síla spočívá v automatizaci dokumentace a integraci, ale jeho využití jako MCP serveru pro LLM je omezené. Pro zamýšlený účel je velmi dobře postaven, ale jako model context protocol server je méně relevantní.
Hodnocení: 4/10

MCP Skóre