Integrace serveru MCP-PIF

Co dělá MCP server “MCP-PIF”?

Server MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) je praktickou implementací Model Context Protocolu (MCP), navrženou pro efektivní spolupráci mezi lidmi a AI. Jako most umožňuje MCP-PIF AI asistentům propojit se se strukturovanými externími datovými zdroji a službami, což podporuje vývojové workflow jako je správa pracovního prostoru, projektový deník a strukturované uvažování. Jeho hlavní funkcí je zpřístupnit nástroje a zdroje – například navigaci souborovým systémem, deníkový systém a utility pro uvažování – AI klientům, čímž je zmocňuje k úkolům jako manipulace se soubory, trvalé poznámky nebo rozvoj strukturovaných insightů. Díky tomuto standardizovanému rozhraní MCP-PIF zvyšuje produktivitu řízenou AI a umožňuje bezproblémovou integraci s vývojovými prostředími.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nebyly nalezeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci nebyly nalezeny žádné explicitní definice zdrojů.

Seznam nástrojů

• Operace se souborovým systémem
  Nástroje pro navigaci a správu pracovního kontextu:

  • pwd: Zobrazit aktuální adresář
  • cd: Změnit adresář
  • read: Číst obsah souboru
  • write: Zapsat do souboru
  • mkdir: Vytvořit složku
  • delete: Smazat soubory nebo složky
  • move: Přesunout soubory nebo složky
  • rename: Přejmenovat soubory nebo složky

• Nástroje pro uvažování
  Umožňují strukturované myšlení a rozvoj insightů:

  • reason: Rozvíjet propojené insighty provazováním myšlenek
  • think: Vytvářet prostory pro rozjímání a časové uvažování

• Systém deníku
  Udržujte kontinuitu a dokumentujte znalosti:

  • journal_create: Vytvořit nové deníkové záznamy
  • journal_read: Číst a zkoumat vzory v deníku

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Správa souborů v pracovním prostoru
  Vývojáři mohou využít AI asistenty k navigaci projektovými složkami, čtení a zápisu souborů, vytváření nových složek a správě organizace workspace, což zjednodušuje každodenní úkoly.

• Projektové deníkování
  AI může dokumentovat vývoj projektu, udržovat logy a extrahovat vzory z deníkových záznamů – podporuje kontinuitu znalostí i zpětnou analýzu.

• Strukturované uvažování a rozvoj insightů
  Nástroje pro uvažování pomáhají AI i uživatelům společně budovat řetězce myšlenek, modelovat projektové nápady a rozvíjet propojené insighty pro složité problémy.

• Prozkoumávání kódu
  Díky možnosti navigace adresáři a čtení souborů umožňuje server MCP-PIF vývojářům prozkoumávat nové kódové báze, vyhledávat relevantní soubory a efektivně chápat strukturu projektu.

• Synchronizace pracovního prostoru napříč platformami
  MCP-PIF lze nakonfigurovat a využívat na Windows, macOS i Linuxu, což zajišťuje konzistentní workflow a dostupnost nástrojů pro týmy na různých systémech.

Jak nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js 18+ a npm.
2. Klonujte repozitář:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Sestavte server:

   npm run build
   

4. Upravte konfiguraci:
   Nastavte environmentální proměnné pro workspace root nebo konfiguraci dle potřeby.
5. Přidejte do konfigurace Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Restartujte a ověřte:
   Restartujte Windsurf a ověřte dostupnost “mcp-pif”.

Claude

1. Předpoklady: Nainstalujte Node.js 18+, npm a TypeScript 5.0+.
2. Klonujte a nainstalujte:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Nastavte desktopového klienta Claude:
   • Najděte claude_desktop_config.json a přidejte:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Restartujte Claude klienta:
   Spusťte nebo restartujte, zvolte “mcp-pif” jako server.
5. Ověřte nastavení:
   Spusťte nový chat a ověřte připojení serveru.

Cursor

1. Nainstalujte předpoklady: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klonujte a nainstalujte:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Aktualizujte konfiguraci Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Cursor:
   Restartujte aplikaci a ověřte dostupnost serveru.

Cline

1. Nainstalujte závislosti: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klonujte a sestavte:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Nastavte konfiguraci Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Restartujte a ověřte:
   Restartujte Cline a ověřte aktivitu “mcp-pif”.

Zabezpečení API klíčů

Chcete-li zabezpečit citlivé klíče nebo přihlašovací údaje, nastavte je prostřednictvím environmentálních proměnných v konfiguraci:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak používat MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

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

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

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

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

Přehled

Na základě dostupné dokumentace a kódu poskytuje MCP-PIF robustní sadu základních nástrojů a dobré instrukce k nasazení, ale chybí mu jasné šablony promptů, popis zdrojů a pokročilé MCP funkce jako podpora sampling nebo roots. Celkově je tato implementace solidní pro základní úlohy, ale mohla by se zlepšit v uživatelské dokumentaci a pokročilých funkcích protokolu.

MCP Hodnocení

Celkové hodnocení: 6/10

MCP-PIF je silným výchozím bodem pro MCP založenou správu workspace a uvažování s jasným kódem a nasazením, ale postrádá detailní definice promptů, zdrojů a dokumentaci pokročilých MCP funkcí.