mcpignore-filesystem MCP Server

Co dělá “mcpignore-filesystem” MCP Server?

mcpignore-filesystem MCP Server je nástroj postavený na Node.js, který rozšiřuje workflow vývoje AI asistentů o bezpečnou, detailní kontrolu přístupu k souborovému systému. Navazuje na standardní Filesystem MCP Server a přidává podporu souborů .mcpignore, díky čemuž můžete omezit, ke kterým souborům a složkám mají vaše MCP klienti (například AI agenti) přístup. Definováním ignore vzorů podobných .gitignore můžete chránit citlivá data a zajistit, že pouze povolené soubory jsou přístupné pro operace jako čtení, zápis, správu složek nebo vyhledávání. Tento server umožňuje vývojářům bezpečně automatizovat správu souborů a současně zachovat přísnou bezpečnost a kontrolu přístupu, což je ideální pro týmy, které potřebují robustní a přizpůsobitelné rozhraní k souborovému systému pro AI workflow.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• read_file: Čte soubor, pokud neodpovídá vzoru v .mcpignore (blokováno pro ignorované cesty).
• read_multiple_files: Čte více souborů, pokud nejsou ignorované (blokováno pro ignorované cesty).
• write_file: Zapíše do souboru, pokud není ignorován (blokováno pro ignorované cesty).
• edit_file: Upraví soubor, pokud není ignorován (blokováno pro ignorované cesty).
• create_directory: Vytvoří složku, pokud není ignorována (blokováno pro ignorované cesty).
• list_directory: Vypíše obsah složky, pokud není ignorována (blokováno pro ignorované cesty).
• move_file: Přesune soubory nebo složky, pokud nejsou ignorované (blokováno pro ignorované cesty).
• get_file_info: Získá metadata o souboru, pokud není ignorován (blokováno pro ignorované cesty).
• directory_tree: Získá strukturu složek (povoleno, zobrazuje pouze názvy).
• search_files: Vyhledává soubory (povoleno, zobrazuje pouze názvy).
• list_allowed_directories: Vypíše povolené složky pro přístup (N/A pro ignore logiku).

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Detailní bezpečnost souborového systému: Vývojáři mohou AI agentům nabídnout omezený přístup do projektových složek a chránit citlivé soubory (např. .env, secrets, přihlašovací údaje) zadáním do .mcpignore.
• Bezpečné prozkoumávání kódové základny: AI nástroje mohou analyzovat a procházet rozsáhlé kódové základny, přičemž citlivé či proprietární soubory zůstanou nedostupné.
• Automatizovaná správa souborů: Automatizujte rutinní úlohy jako organizace, vyhledávání či přesun souborů napříč složkami, s robustními omezeními přístupu přes .mcpignore.
• Kolaborativní vývojová prostředí: Bezpečně vystavte AI asistentům sdílené složky pro úpravy nebo vyhledávání, zatímco interní či dočasné soubory zůstanou blokované.
• Soulad a audit: Vynucujte datový soulad tím, že určité typy dat nebo souborů budou pro automatizované nástroje nepřístupné, což pomáhá při auditu a správě.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Windsurf.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a npx.
2. Otevřete svůj claude_desktop_config.json.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru podle ukázky níže.
4. Uložte soubor a restartujte Claude.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný.

{
  "mcpServers": {
    "mcpignore-filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyberhaven/mcpignore-filesystem",
        "/Users/<username>/Desktop",
        "/path/to/other/allowed/dir"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů (příklad):

{
  "mcpServers": {
    "mcpignore-filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [ ... ],
      "env": {
        "API_KEY": "${MCP_SERVER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MCP_SERVER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a npx.
2. Otevřete konfigurační soubor mcp.json.
3. Přidejte konfiguraci serveru dle ukázky níže.
4. Uložte soubor a restartujte Cursor.
5. Ověřte spojení se serverem.

{
  "mcpServers": {
    "mcpignore-filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyberhaven/mcpignore-filesystem",
        "/Users/<username>/Desktop",
        "/path/to/other/allowed/dir"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů: (viz příklad výše pro Claude)

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a npx.
2. Otevřete svůj cline_mcp_settings.json.
3. Vložte konfiguraci serveru.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte dostupnost serveru.

{
  "mcpServers": {
    "mcpignore-filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyberhaven/mcpignore-filesystem",
        "/Users/<username>/Desktop",
        "/path/to/other/allowed/dir"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů: (viz příklad výše pro Claude)

Windsurf

Není uveden žádný návod k nastavení.

Jak používat tento MCP ve flows

Použití MCP ve FlowHunt

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

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

{
  "mcpignore-filesystem": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mcpignore-filesystem” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vaši vlastní MCP adresu.

Přehled

Na základě dostupných informací tento MCP server nabízí robustní a přehledně zdokumentované nástroje pro práci se soubory se silným zaměřením na bezpečnost, ale chybí mu šablony promptů a zdrojů. Také zde není zmínka o explicitní podpoře Roots či Sampling. Je tedy velmi vhodný pro bezpečnou správu souborů, méně však pro workflow vyžadující šablony promptů nebo pokročilou práci se zdroji.

MCP skóre

Hodnocení:
Tomuto MCP serveru bych dal 6/10. Má jasné bezpečnostní zaměření, zdokumentované nástroje a licenci, ale chybí šablony promptů, definice zdrojů a důkazy o podpoře roots nebo sampling. Největší hodnotu přináší týmům, které hledají bezpečný, ignore-založený přístup k souborovému systému pro AI agenty.