Firefly MCP Server

Hvad gør “Firefly” MCP Server?

Firefly MCP (Model Context Protocol) Server er en TypeScript-baseret server designet til at integrere med Firefly-platformen, hvilket muliggør problemfri forbindelse mellem AI-assistenter og dine Cloud- og SaaS-miljøer. Dens nøglefunktion er at give AI-klienter mulighed for at opdage, administrere og kodificere ressourcer fra tilsluttede konti, såsom AWS eller andre cloud-udbydere. Ved at eksponere ressourceopdagelse og kodificeringsmuligheder giver Firefly MCP AI-drevne arbejdsgange til opgaver som infrastrukturadministration og automatisering. Serveren understøtter sikker autentificering og er bygget til nem integration med udviklingsværktøjer, herunder Claude og Cursor, hvilket øger udviklerens produktivitet ved at muliggøre naturlige sprogforespørgsler og generering af Infrastructure as Code.

Liste over prompts

• Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er dokumenteret i depotet.

Liste over ressourcer

• Ressourceopdagelse: Eksponerer alle ressourcer på tværs af dine tilsluttede Cloud- og SaaS-konti for AI-assisterede forespørgsler.
• Ressourcekodificering: Gør det muligt at repræsentere opdagede ressourcer som Infrastructure as Code (f.eks. Terraform-skabeloner).
• Sikker autentificering: Benytter adgangsnøgler til sikkert at interagere med Firefly-administrerede ressourcer.

Liste over værktøjer

• Ingen eksplicitte værktøjer er listet i depotfilerne (såsom server.py eller en tilsvarende TypeScript-fil).

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Cloud-ressourceopdagelse: Forespørg og list alle ressourcer (f.eks. EC2-instanser) på tværs af dine AWS- og andre cloud-konti via naturligt sprog.
• Generering af Infrastructure as Code: Kodificér automatisk opdagede ressourcer til Terraform eller andre IaC-formater, hvilket sparer ingeniørtid.
• Sikker multi-cloud-administration: Administrér ressourcer på tværs af flere cloud- og SaaS-udbydere med sikker, samlet autentificering.
• Integration med AI-udviklingsværktøjer: Brug Cursor, Claude eller lignende værktøjer for at udnytte Firefly MCP’s funktioner i dine udviklingsarbejdsgange.
• Automatisering af infrastruktur-opgaver: Giv AI-agenter mulighed for at automatisere gentagne infrastrukturadministrationsopgaver, forbedre effektiviteten og reducere fejl.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js (v14+) og npm/yarn er installeret.
2. Generér Firefly-adgangsnøgler fra din Firefly-konto.
3. Installér MCP-serveren med npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Opdater din mcp.json konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem ændringer og genstart Windsurf om nødvendigt.

Claude

1. Forudsætninger: Node.js (v14+) og Firefly-adgangsnøgler.
2. Start MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Tilføj til din Claude-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude. Bekræft integrationen.

Cursor

1. Installér Node.js og få Firefly-legitimationsoplysninger.
2. Kør serveren som beskrevet ovenfor.
3. I Cursor, forbind til MCP-serveren som beskrevet i Cursor’s Model Context Protocol-dokumentation.
4. Eksempel på konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Brug Cursor’s udvidelse til at interagere med Firefly MCP.

Cline

1. Opsæt Node.js og Firefly-legitimationsoplysninger.
2. Start MCP-server:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. I konfigurationsfilen (mcp.json), tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline for at anvende ændringerne.

Sikring af API-nøgler

Hold altid dine adgangsnøgler hemmelige og foretræk miljøvariabler til legitimationsoplysninger:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

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-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation og depotstruktur tilbyder Firefly MCP et solidt overblik, sikkerhedsanbefalinger og ressourceintegration, men mangler detaljer om prompt-skabeloner, værktøjer, rødder og sampling-funktioner. Som sådan er den funktionel, men ikke fuldt dokumenteret for bredden af MCP-muligheder.

Vores mening

MCP-score: 5/10
Firefly MCP dækker det grundlæggende for opsætning, brug og ressourceintegration med klar dokumentation og en tilladende licens, men mangler avancerede MCP-funktioner og detaljeret værktøjs-/prompt-support i det offentlige depot.

MCP-score