Eunomia MCP Server

Hvad gør “Eunomia” MCP Server?

Eunomia MCP Server er en udvidelse af Eunomia-rammeværket, der forbinder Eunomia-instrumenter med Model Context Protocol (MCP)-servere. Dets primære formål er at orkestrere datastyringspolitikker – såsom detektion af personhenførbare oplysninger (PII) eller brugeradgangskontrol – på tværs af tekststrømme håndteret af LLM-baserede (Large Language Model) applikationer. Ved at integrere med MCP-økosystemet gør Eunomia MCP Server det muligt for udviklere at håndhæve datapolitikker oven på LLM- eller andre tekstbaserede arbejdsgange og orkestrere kommunikation mellem flere servere ved hjælp af MCP-standarden. Dette tilføjer et robust lag af sikkerhed og overholdelse, hvilket gør det lettere at styre dataflow i AI-drevne miljøer.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repository eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

Ingen klar liste over MCP-værktøjer er angivet i repository eller dokumentation.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Datastyring i LLM-pipelines
  Eunomia MCP Server kan håndhæve datastyringspolitikker såsom PII-detektion og udredigering i LLM-baserede tekst-pipelines.

• Multi-server Orkestrering
  Udviklere kan orkestrere flere eksterne MCP-servere og sikre koordineret politik-håndhævelse på tværs af distribuerede systemer.

• Integration med eksterne værktøjer
  Serveren kan forbindes med andre MCP-baserede tjenester (f.eks. en web-browser-mcp-server) for at udvide rækkevidden af datastyring og -behandling.

• Automatiseret politik-håndhævelse
  Ved at definere instrumenter (såsom PiiInstrument) kan organisationer sikre, at følsomme oplysninger konsekvent håndteres i overensstemmelse med politikken.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og uv installeret.
2. Klon Eunomia MCP Server repository:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. I din Windsurf-konfigurationsfil skal du tilføje Eunomia MCP Server til din mcpServers-liste:
4. Tilføj følgende JSON til din konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.

Claude

1. Installer forudsætninger (Node.js, uv).
2. Klon repositoryet.
3. Rediger Claudes konfiguration til at inkludere:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude.
5. Verificer ved at køre en testforespørgsel.

Cursor

1. Sørg for, at du har den nyeste version af Cursor og nødvendige afhængigheder.
2. Tilføj Eunomia MCP Server i konfigurationsfilen:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. Gem, genstart Cursor, og test.

Cline

1. Installer Node.js og uv, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Klon Eunomia MCP Server repository.
3. Opdater din Cline-konfigurationsfil som følger:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline-serveren.
5. Bekræft integrationen ved at køre en eksempel MCP-kommando.

Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler i din konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Erstat ${EUNOMIA_API_KEY} med din miljøvariabel.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow 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 system-MCP-konfigurationssektionen indsættes dine MCP-serverdetaljer ved hjælp af dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “eunomia-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem de to tabeller leverer denne MCP et grundlæggende, men vigtigt lag af datastyringsorkestrering for LLM-applikationer, men mangler detaljeret dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. I betragtning af dens afskrivningsnotits og begrænsede eksplicitte funktioner er scoren moderat til brug i produktion.

MCP Score