ntfy-mcp MCP Server

ntfy-mcp MCP Server

ntfy-mcp přináší notifikace v reálném čase nezávislé na zařízení do vašich AI workflow, abyste byli informováni o dokončení úkolů a automatizovaných událostech bez nutnosti neustálého dohledu.

K čemu slouží MCP server “ntfy-mcp”?

ntfy-mcp je MCP (Model Context Protocol) server, který funguje jako notifikační most mezi AI asistenty a notifikační službou ntfy. Jeho hlavní funkcí je upozornit uživatele vždy, když jejich AI asistent dokončí úkol, což umožňuje plynulé a nerušivé aktualizace. Díky integraci s MCP umožňuje ntfy-mcp vývojové workflow těžící z okamžitých notifikací napříč zařízeními – například upozornění na dokončení spuštění kódu, zpracování dat nebo jiných automatizovaných úloh. To zajišťuje, že uživatelé jsou informováni v reálném čase bez nutnosti neustálého monitorování prostředí, čímž se zvyšuje produktivita a snižuje ztráta soustředění.

Seznam promptů

  • V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

  • V dostupném obsahu nejsou explicitně uvedeny ani zpřístupněny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • notify_user
    Odešle notifikaci na zvolené ntfy téma ve chvíli, kdy AI asistent dokončí úkol. Toto je hlavní nástroj, který ntfy-mcp nabízí k integraci notifikací do vývojových workflow.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Upozornění na dokončení úkolu
    Vývojáři mohou přijímat notifikace na mobil nebo jiné zařízení, když dlouhotrvající nebo pozadím běžící úlohy spuštěné AI asistentem skončí.
  • Vzdálený monitoring
    Sledujte stav automatizovaných workflow nebo skriptů bez nutnosti manuálně kontrolovat jejich průběh.
  • Zvýšení produktivity
    Uživatelé se nemusí neustále věnovat dohledu a mohou se soustředit na další práci s jistotou, že o důležitých událostech budou informováni.
  • Integrace s DevOps
    Přijímejte notifikace o nasazení, sestavení nebo dokončení CI/CD pipeline přes ntfy, což umožňuje rychlé reakce a snižuje prostoje.
  • Zlepšení uživatelské zkušenosti
    Zvyšuje uživatelskou přívětivost nástrojů řízených AI tím, že uživatele automaticky informuje.

Jak nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
  2. Naklonujte repozitář a spusťte npm install a npm run build.
  3. Najděte konfigurační soubor MCP pro Windsurf.
  4. Přidejte ntfy-mcp server pomocí následujícího JSONu.
  5. Uložte změny a restartujte Windsurf.
"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte Node.js a naklonujte/sestavte ntfy-mcp jako výše.
  2. Otevřete konfigurační soubor MCP serverů pro Claude.
  3. Vložte nastavení ntfy-mcp dle níže uvedeného vzoru.
  4. Restartujte Claude, aby se změny projevily.
"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cursor

  1. Ujistěte se, že je Node.js dostupný a ntfy-mcp je sestaven.
  2. Upravte konfigurační soubor MCP serveru pro Cursor.
  3. Přidejte nastavení ntfy-mcp podle níže uvedené šablony.
  4. Uložte a restartujte Cursor.
"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cline

  1. Nainstalujte Node.js, poté naklonujte/sestavte ntfy-mcp.
  2. Otevřete MCP konfiguraci pro Cline.
  3. Vložte konfiguraci podle následujícího příkladu.
  4. Uložte a restartujte Cline.
  5. Stáhněte si ntfy aplikaci a přihlaste se k odběru svého tématu.
"ntfy-mcp": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "NTFY_TOPIC": "<your topic name>"
  },
  "autoApprove": [
    "notify_user"
  ]
}

Zabezpečení API klíčů

Názvy témat či citlivé klíče ukládejte do proměnných prostředí namísto přímého zápisu v konfiguraci. Příklad:

"env": {
  "NTFY_TOPIC": "${NTFY_TOPIC}"
},
"inputs": {
  "topic": "${NTFY_TOPIC}"
}

Jak použít MCP v rámci flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho toku a propojte ji s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

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

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

Po nakonfigurování může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “ntfy-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledPopisuje notifikační funkci pro dokončení úkolů
Seznam promptůŽádné prompty nejsou uvedeny
Seznam zdrojůŽádné explicitní MCP zdroje nejsou zdokumentovány
Seznam nástrojůnotify_user (notifikační nástroj)
Zabezpečení API klíčůPomocí proměnných prostředí v konfiguraci
Podpora vzorkování (méně důležité v hodnocení)Není zmíněno

Tento MCP server je vysoce zaměřený a jednoduchý, poskytuje jediný užitečný nástroj (notify_user) pro notifikace. Dokumentace je přehledná a nastavení přímočaré, ale chybí šablony promptů, definice zdrojů a pokročilé MCP funkce jako vzorkování či roots. Nejlépe je hodnocen pro svou jednoduchost a přesné zaměření.


MCP skóre

Má LICENSE✅ (Apache-2.0)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků4
Počet hvězd23

Často kladené otázky

K čemu slouží ntfy-mcp?

ntfy-mcp je MCP server, který doručuje notifikace v reálném čase na vaše zařízení pokaždé, když váš AI asistent dokončí úkol. Propojuje AI workflow s notifikační platformou ntfy pro okamžité aktualizace.

Jaký je hlavní nástroj, který ntfy-mcp poskytuje?

Hlavním nástrojem je `notify_user`, který odešle notifikaci na zadané ntfy téma při dokončení úkolu.

Jak mohu zabezpečit své ntfy téma nebo API klíče?

Ukládejte citlivá data jako názvy témat do proměnných prostředí místo přímého uvedení v konfiguračních souborech. Odkazujte na ně pomocí zástupných symbolů jako `${NTFY_TOPIC}` ve vaší konfiguraci.

Jaké jsou běžné použití ntfy-mcp?

ntfy-mcp je ideální pro upozornění na dokončení úkolů, vzdálený monitoring, CI/CD notifikace a informování uživatelů o pozadí běžících úloh nebo automatizovaných skriptech.

Podporuje ntfy-mcp šablony promptů nebo vzorkování zdrojů?

Ne, ntfy-mcp je zaměřen pouze na notifikace a neposkytuje prompt šablony ani pokročilé MCP funkce jako vzorkování.

Získejte AI notifikace v reálném čase s ntfy-mcp

Zvyšte produktivitu a nikdy nezmeškejte důležitou AI aktualizaci integrací ntfy-mcp do vašich FlowHunt workflow. Nastavte si okamžitá upozornění na dokončení úkolů a další události.

Zjistit více

ntfy-me-mcp MCP Server
ntfy-me-mcp MCP Server

ntfy-me-mcp MCP Server

Server ntfy-me-mcp MCP propojuje AI asistenty a ntfy notifikační servery, což umožňuje programové odesílání a přijímání notifikací přes Model Context Protocol (...

3 min čtení
MCP Notifications +3
Integrace Workflowy MCP Serveru
Integrace Workflowy MCP Serveru

Integrace Workflowy MCP Serveru

Workflowy MCP Server propojuje AI asistenty s Workflowy a umožňuje automatizované pořizování poznámek, správu projektů a produktivní workflow přímo ve FlowHunt....

4 min čtení
AI MCP Server +5
Integrace serveru MCP-PIF
Integrace serveru MCP-PIF

Integrace serveru MCP-PIF

Server MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) propojuje AI asistenty s externími daty, nástroji a službami pro správu pracovního pro...

5 min čtení
AI MCP +5