Firebase MCP Server

Hvad gør “Firebase” MCP Server?

Firebase MCP er en Model Context Protocol (MCP) server, der gør det muligt for AI-assistenter at arbejde direkte med Firebase-tjenester og gør det lettere for udviklere at integrere AI-drevne arbejdsgange med backend-infrastruktur. Ved at udstille Firestore (en dokumentdatabase), Storage (til filhåndtering og uploads) og Authentication (brugerstyring og -verificering) som MCP-værktøjer, kan serveren lade AI-assistenter udføre opgaver som databaseforespørgsler, filhåndtering og brugergodkendelse. Denne integration strømliner udviklingsarbejdsgange ved at lade AI-agenter interagere programmatisk med Firebase-ressourcer, automatisere gentagne opgaver og yde intelligent applikationssupport uden at forlade dit foretrukne udviklingsmiljø.

Liste over prompt-skabeloner

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP resource-primitiver angivet i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over værktøjer

• Firestore: Muliggør operationer på dokumentdatabasen, såsom læsning og skrivning til Firestore-samlinger.
• Storage: Tilbyder filhåndteringsmuligheder, herunder robust upload-funktionalitet til Firebase Storage.
• Authentication: Giver brugerstyrings- og verifikationsoperationer via Firebase Authentication.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Databasestyring: Brug AI-agenter til at automatisere Firestore-opgaver—som forespørgsler, opdateringer eller sletning af dokumenter—og forbedr effektiviteten af backend-opgaver.
• Filhåndtering: Strømlin filuploads og downloads til Firebase Storage, så AI-assistenter kan håndtere medier eller dokumentarbejdsgange.
• Brugerstyring: Automatisér brugergodkendelse, registrering og verifikation via Firebase Authentication og reducer manuelt administrativt arbejde.
• CI/CD-automatisering: Integrér MCP-serveren i udviklingspipelines for at styre testdatabaser eller håndtere brugerdata i automatiserede testscenarier.
• Kontekstuelle AI-assistenter: Gør AI-assistenter mere kontekstbevidste til applikationssupport og fejlfinding med realtidsadgang til Firebase-data.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret og et Firebase-projekt med servicekonto-legitimationsoplysninger.
2. Find din Windsurf MCP-indstillingsfil.
3. Tilføj Firebase MCP-serveren til din konfiguration:

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

4. Gem filen og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at tjekke for Firebase MCP-forbindelse i din MCP-serverliste.

Claude

1. Forudsætninger: Node.js og Firebase-projekt-legitimationsoplysninger.
2. Åbn ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Tilføj Firebase MCP-serveren:

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

4. Gem ændringerne og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft, at Firebase MCP kører via Claude-brugerfladen.

Cursor

1. Forudsætninger: Node.js og Firebase-legitimationsoplysninger.
2. Find din Cursor MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj Firebase MCP-serveren:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Valider ved at liste tilgængelige MCP-servere i Cursor.

Cline

1. Sørg for, at Node.js og Firebase-legitimationsoplysninger er tilgængelige.
2. Åbn konfigurationsfilen for Cline.
3. Indsæt Firebase MCP-konfigurationen:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Tjek, at Firebase MCP vises blandt dine aktive MCP-servere.

Sikring af API-nøgler

Opbevar følsomme legitimationsoplysninger i miljøvariabler. Eksempel med env og inputs i JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Sådan bruger du 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 systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "firebase-mcp": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “firebase-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server, og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra ovenstående tabeller er Firebase MCP-serveren meget praktisk til integration af AI-assistenter med Firebase, men mangler detaljeret dokumentation om prompt-skabeloner og MCP resource-primitiver. Dens dækning af de vigtigste Firebase-værktøjer er stærk, og vejledning til opsætning/sikkerhed er til stede. Manglen på sampling/roots/resource-info trækker dog en smule ned på fuldstændigheden.

MCP-score