
Search1API MCP Server
Search1API MCP Server integrerer realtids web-søgning og crawling-funktioner i AI-agenter via den kraftfulde Search1API, hvilket muliggør live informationssøgni...
Forbind AI-agenter til dit 1Panel-miljø for automatiseret systemadministration, sikre arbejdsgange og realtidsoperationer med FlowHunt’s 1Panel MCP Server-integration.
1Panel MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP)-serveren designet specifikt til integration med 1Panel. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og 1Panel-platformen, hvilket muliggør forbedrede udviklingsarbejdsgange ved at lade AI-agenter interagere programmæssigt med 1Panels API’er og datakilder. Ved at implementere denne server kan udviklere bruge AI-drevne værktøjer til at automatisere og strømline almindelige administrative og operationelle opgaver i deres 1Panel-miljøer, såsom forespørgsel på systemstatus, filhåndtering eller udførelse af kontrolkommandoer. Serveren understøtter flere transportmetoder (stdio
og sse
), hvilket giver fleksibilitet til integration i forskellige miljøer, og kan konfigureres sikkert med API-tokens og værtsadresser.
Ingen promptskabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kode.
Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller kode.
Ingen specifikke værktøjer er opført eller beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller kode (fx server.py findes ikke i dette Go-baserede projekt).
Sørg for, at du har 1Panel MCP Server-binæren eller Docker-image.
Hent din 1Panel-adgangstoken og vært-URL.
Rediger Windsurf-konfigurationsfilen.
Tilføj følgende JSON-udsnit under mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"mcp-1panel": {
"command": "mcp-1panel",
"env": {
"PANEL_ACCESS_TOKEN": "<din 1Panel adgangstoken>",
"PANEL_HOST": "såsom http://localhost:8080"
}
}
}
}
Gem og genstart Windsurf, og verificer derefter serverforbindelsen.
{
"mcpServers": {
"mcp-1panel": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"PANEL_HOST",
"-e",
"PANEL_ACCESS_TOKEN",
"1panel/1panel-mcp-server"
],
"env": {
"PANEL_HOST": "såsom http://localhost:8080",
"PANEL_ACCESS_TOKEN": "<din 1Panel adgangstoken>"
}
}
}
}
mcpServers
.Sørg for, at 1Panel MCP Server er installeret.
Hent din adgangstoken og vært-URL.
Rediger Cursor-konfigurationsfilen.
Tilføj:
{
"mcpServers": {
"mcp-1panel": {
"command": "mcp-1panel",
"env": {
"PANEL_ACCESS_TOKEN": "<din 1Panel adgangstoken>",
"PANEL_HOST": "såsom http://localhost:8080"
}
}
}
}
Gem ændringerne og genstart Cursor.
Hvis du bruger SSE-tilstand, start serveren med:
mcp-1panel -host http://localhost:8080 -token <din 1Panel adgangstoken> -transport sse -addr http://localhost:8000
Tilføj til mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"mcp-1panel": {
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}
Opbevar API-nøgler og følsomme oplysninger i miljøvariabler. Eksempel på konfiguration:
{
"mcpServers": {
"mcp-1panel": {
"command": "mcp-1panel",
"env": {
"PANEL_ACCESS_TOKEN": "${PANEL_ACCESS_TOKEN}",
"PANEL_HOST": "${PANEL_HOST}"
}
}
}
}
Udskift ${PANEL_ACCESS_TOKEN}
og ${PANEL_HOST}
med dine miljøvariabelnavne.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:
{
"MCP-navn": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://dittmcpserver.eksempel/stivejmcp/url"
}
}
Når konfigurationen er sat op, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “MCP-navn” til “mcp-1panel” og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen promptskabeloner angivet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer opført |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen værktøjer opført i kode eller dokumentation |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Miljøvariabel-tilgangen beskrevet |
Sampling-understøttelse (mindre vigtigt) | ⛔ | Ikke nævnt |
1Panel MCP Server tilbyder klare installations- og integrationsvejledninger og vedligeholdes aktivt med et godt antal stjerner og forks. Dog begrænser manglen på detaljerede beskrivelser af værktøjer, prompts og ressourcer i dokumentationen dens anvendelighed ud af boksen til komplekse AI-arbejdsgange. Baseret på ovenstående vurderer vi denne MCP-implementering til 5/10 for fuldstændighed og udviklervenlighed.
Har en LICENS | ✅ (GPL-3.0) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 17 |
Antal stjerner | 127 |
1Panel MCP Server forbinder AI-agenter til 1Panel serveradministrationsplatformen, hvilket muliggør automatisering, forespørgsler på systemstatus og sikre serveroperationer via standardiserede AI-grænseflader.
Du kan automatisere opgaver såsom servicegenstarter, brugerstyring, systemstatuskontrol og andre administrative operationer ved hjælp af AI-drevne scripts og arbejdsgange.
Opbevar følsomme oplysninger som API-tokens og vært-URL’er i miljøvariabler, og henvis til dem i din MCP-serverkonfiguration for at undgå at eksponere legitimationsoplysninger.
Ja, den understøtter SSE (Server-Sent Events) til live, streamende interaktioner, hvilket muliggør realtidsmonitorering og hurtige svar mellem AI-agenter og 1Panel.
1Panel MCP Server tilbyder tydelige installations- og integrationsskridt, men mangler i øjeblikket detaljeret dokumentation om værktøjer og prompt, hvilket gør den bedst egnet til udviklere, der er fortrolige med 1Panel og brugerdefinerede AI-arbejdsgange.
Styrk din serveradministration med AI-drevet automatisering og sikre integrationer ved hjælp af 1Panel MCP Server i FlowHunt.
Search1API MCP Server integrerer realtids web-søgning og crawling-funktioner i AI-agenter via den kraftfulde Search1API, hvilket muliggør live informationssøgni...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...