Integrace Unleash MCP Serveru

Co dělá “Unleash” MCP Server?

Unleash MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která propojuje AI asistenty a LLM aplikace se systémem Unleash Feature Toggle. Funguje jako most, který umožňuje AI klientům dotazovat se na stav feature flagů, vypisovat projekty a spravovat feature flagy přímo z Unleash prostřednictvím standardizovaných MCP rozhraní. Tato integrace umožňuje vývojářům automatizovat správu funkcí, zpřístupnit data o feature flazích AI agentům pro informovaná rozhodnutí a zefektivnit workflow, která závisí na dynamickém přepínání funkcí v softwarových systémech. Díky nástrojům a zdrojům, které interagují s Unleash, server umožňuje AI aplikacím zlepšit vývojové pipeline, provádět automatizované kontroly a účastnit se operací správy feature flagů.

Seznam promptů

• flag-check: Šablona promptu pro ověření stavu jednoho feature flagu v Unleash.

Seznam zdrojů

• flags: Zpřístupňuje data o feature flazích jako MCP zdroj, což klientům umožňuje číst a používat informace o feature flagu jako kontext.
• projects: Umožňuje klientům přistupovat a vypisovat všechny projekty nakonfigurované v systému Unleash.

Seznam nástrojů

• get-flag: Nástroj, který získá stav vybraného feature flagu z Unleash.
• get-projects: Nástroj, který vypíše všechny dostupné projekty ze serveru Unleash.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Monitoring feature flagů: Umožněte AI agentům programově ověřovat stav feature flagů, což umožňuje dynamické rozhodování ve workflow a automatizovaných testovacích scénářích.
• Automatizovaná správa funkcí: Použijte AI ke tvorbě, aktualizaci nebo správě feature flagů na základě kontextuálních signálů nebo požadavků nasazení.
• Objevování projektů: Snadno vypište a prozkoumejte dostupné projekty v Unleash, což zjednodušuje onboarding a integraci pro týmy.
• Kontextuální zpřístupnění flagů pro LLM: Poskytněte informace o feature flazích jako kontext jazykovým modelům, což umožňuje nuancovanější odpovědi a operační přehled.
• Integrace do kontinuálního nasazování: Automatizujte přepínání feature flagů a správu projektů jako součást CI/CD pipeline, čímž zvýšíte agilitu a snížíte potřebu ručních zásahů.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js (v18+).
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Unleash MCP server do objektu mcpServers pomocí následujícího JSON úryvku:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že Unleash MCP server běží v dashboardu Windsurf.

Zabezpečení API klíčů

Použijte proměnné prostředí pro uložení citlivých údajů:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js (v18+), pokud ještě není přítomen.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte Unleash MCP do sekce mcpServers:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Claude.
5. Potvrďte úspěšnou integraci přes menu nástrojů Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js (v18+).
2. Najděte a upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte následující konfiguraci MCP serveru:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte stav MCP serveru v Cursor.

Cline

1. Ověřte, že je k dispozici Node.js (v18+).
2. Přistupte ke konfiguračnímu souboru Cline.
3. Přidejte detaily Unleash MCP serveru takto:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Restartujte Cline po uložení.
5. Ověřte funkčnost Unleash MCP serveru.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním komponenty MCP do vašeho flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. V systémové konfiguraci MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit "unleash-mcp" na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL dle potřeby.

Přehled

Náš názor

Unleash MCP Server poskytuje jasnou, zaměřenou integraci pro správu feature flagů v LLM workflow. Repozitář pokrývá všechny základní MCP prvky, nabízí praktické instrukce pro nastavení a demonstruje dobré bezpečnostní praktiky. Pokročilé MCP funkce jako sampling a roots však nejsou explicitně zdokumentovány. Celkově jde o solidní, specializovaný MCP server s jasnou hodnotou pro vývojáře.

MCP Score