Fireproof MCP Server

Hvad laver “Fireproof” MCP Server?

Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og en Fireproof-database og muliggør problemfri lagring og hentning af JSON-dokumenter via LLM-værktøjer. Den giver en enkel, men effektiv måde at implementere CRUD (Create, Read, Update, Delete)-operationer på og tillader, at dokumenter kan forespørges og sorteres efter ethvert felt. Denne server styrker AI-udviklingsworkflows ved at give assistenter mulighed for programmatisk at interagere med vedvarende data, hvilket gør det nemmere at håndtere struktureret information, automatisere datadrevne opgaver og integrere med eksterne værktøjer eller API’er. Fireproof MCP Server er særligt nyttig i situationer, hvor AI skal læse eller ændre data i farten, og understøtter avancerede udviklings- og prototypeworkflows.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner nævnes i repositoriet.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller filer.

Liste over værktøjer

• CRUD-operationer: Serveren implementerer grundlæggende Create, Read, Update og Delete-operationer for JSON-dokumenter, så AI-klienter kan håndtere deres egne strukturerede data i Fireproof-databasen.
• Forespørg dokumenter: Muliggør forespørgsler på dokumenter sorteret efter ethvert felt, hvilket giver AI-klienter fleksibilitet i datahentning og -manipulation.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Vedvarende datalagring for LLMs: Giver AI-assistenter mulighed for at lagre og hente strukturerede JSON-dokumenter som en del af deres workflows, f.eks. til at gemme samtalehistorik, brugerpræferencer eller applikationstilstand.
• Prototyping af AI-applikationer: Byg og test hurtigt LLM-drevne apps, der kræver backend-lagring, uden at skulle opsætte en komplet databaseinfrastruktur.
• Databasestyring: Brug serveren til at administrere, opdatere og forespørge samlinger af dokumenter til opgaver som projektstyring, notetagning eller lagerstyring.
• Kodebaseudforskning og metadata-lagring: Gem og opdater metadata eller annoteringer relateret til kodebaser, så AI-agenter kan holde styr på kodeændringer, gennemgangsnoter eller dokumentation.
• API-integration: Funktioner som en letvægts-backend til integration af eksterne API’er, der kræver vedvarende lagring eller logning af resultater.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret, og at Fireproof MCP-serverkoden er downloadet.
2. Byg serveren: npm install og npm build.
3. Find Windsurf’s konfigurationsfil (se Windsurf-dokumentationen).
4. Tilføj Fireproof MCP-serveren til konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Gem filen og genstart Windsurf.
6. Bekræft, at serveren er registreret i MCP-serverlisten.

Claude

1. Download og byg Fireproof MCP-serveren: npm install og derefter npm build.
2. Rediger Claude-konfigurationsfilen:
   • På MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • På Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj følgende JSON til mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at Fireproof MCP er tilgængelig.

Cursor

1. Installer Node.js og klon Fireproof MCP-repositoriet.
2. Byg serveren med npm install og npm build.
3. Åbn Cursors MCP-serverkonfigurationsfil.
4. Tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Sørg for forudsætningerne (Node.js).
2. Download og byg Fireproof MCP: npm install, npm build.
3. Gå til Clines MCP-konfigurationsfil.
4. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Gem, genstart og bekræft opsætningen.

Sikring af API-nøgler

Ingen API-nøgler eller miljøvariabler er angivet i repositoriet. Hvis nødvendigt, kan du sikre nøgler således:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

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

Oversigt

Baseret på disse tabeller er Fireproof MCP Database Server en minimal, men funktionel MCP-implementering. Den dækker det grundlæggende (CRUD-værktøjer og opsætningsvejledning), men mangler eksplicitte promptskabeloner, ressourcebeskrivelser og avancerede funktioner som roots eller sampling support. Hvis du har brug for et letvægts-dokumentlager til LLMs, er det et solidt udgangspunkt, men mere dokumentation og funktionalitet ville forbedre dens score.

MCP-score

Samlet bedømmelse: 5/10 – Den klarer det grundlæggende, er open source og giver praktisk værdi, men mangler fuldstændighed i dokumentationen og avancerede MCP-funktioner.