
mcp-google-search MCP Server
mcp-google-search MCP Server forbinder AI-assistenter med internettet og muliggør realtidssøgning og indholdsudtræk via Google Custom Search API. Den giver stor...
Forbind FlowHunt til Globalping og lås op for netværksdiagnostik, overvågning og analyse i realtid globalt – direkte fra dine AI-workflows.
Globalping MCP Server forbinder AI-assistenter til Globalpings globale netværksmåleplatform, hvilket muliggør, at store sprogmodeller (LLMs) kan udføre netværksdiagnostik og benchmarking i realtid via naturlige sproggrænseflader. Ved brug af Model Context Protocol (MCP) kan AI-modeller som OpenAI’s GPT og Anthropics Claude udføre netværkstests – herunder ping, traceroute, DNS-opslag, MTR og HTTP-forespørgsler – fra tusindvis af lokationer verden over. Dette forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at give øjeblikkelig, handlingsorienteret netværksanalyse, komparative præstationsindsigter og robuste overvågningsmuligheder. Serveren understøtter også oAuth-godkendelse for sikker, højtydende API-adgang og er designet til nem integration med populære AI-værktøjer og -assistenter.
Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repository.
Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er opført i tilgængelig dokumentation eller repository.
Ingen opsætningsinstruktioner for Windsurf er angivet i dokumentationen.
%APPDATA%\Claude\config.json
(Windows)~/Library/Application Support/Claude/config.json
(macOS)mcpServers
:{
"mcpServers": {
"globalping": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://mcp.globalping.dev/sse"
]
}
}
}
Sikring af API-nøgler: Ingen eksplicitte instruktioner er angivet, men for at beskytte API-nøgler anvendes normalt miljøvariabler, fx:
{
"env": {
"GLOBALPING_API_KEY": "your-api-key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${GLOBALPING_API_KEY}"
}
}
mcp.json
konfigurationsfilen:{
"mcpServers": {
"globalping": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://mcp.globalping.dev/sse"
]
}
}
}
Sikring af API-nøgler: Ingen eksplicit dokumentation, men du kan bruge miljøvariabler som vist ovenfor.
Ingen opsætningsinstruktioner for Cline er angivet i dokumentationen.
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 indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:
{
"globalping": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://mcp.globalping.dev/sse"
}
}
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 “globalping” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Fuld oversigt fra README |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen promptskabeloner fundet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcer opført |
Liste over Værktøjer | ✅ | Uddybende i README.md |
Sikring af API-nøgler | ⛔ | Ingen eksplicitte instruktioner, men eksempel ovenfor |
Sampling Support (mindre vigtigt ved vurdering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Baseret på dokumentationens fuldstændighed og funktionssæt (værktøjer, klar oversigt, opsætning til større platforme, men mangler eksplicitte ressourcer, prompts, sampling/root support) vurderer vi denne MCP-server til 6/10 for praktisk udviklerbrug og integration.
Har LICENSE | |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal forks | 2 |
Antal stjerner | 7 |
Globalping MCP Server giver AI-assistenter og FlowHunt adgang til en global platform for netværksmålinger. Den muliggør netværksdiagnostik, overvågning og benchmarking i realtid ved hjælp af værktøjer som ping, traceroute, DNS, MTR og HTTP-tests fra tusindvis af lokationer verden over.
Tilgængelige værktøjer inkluderer: ping (latency test), traceroute (stianalyse), DNS opslag, MTR (kombineret ping/traceroute), HTTP-forespørgsler (status-/svarkontrol), locations (probe-liste), limits (API-ratebegrænsninger), getMeasurement (hent testdetaljer), compareLocations (benchmarking) og help.
Vigtige anvendelser inkluderer distribueret fejlfinding af netværk, overvågning af website/API, komparativ netværksanalyse, proaktiv hændelsesrespons samt uddannelses- eller forskningsforsøg med virkelige, reproducerbare netværksmålinger.
Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, og indsæt derefter Globalping MCP-konfigurationen i systemets MCP-sektion: { \"globalping\": { \"transport\": \"streamable_http\", \"url\": \"https://mcp.globalping.dev/sse\" } } Når opsætningen er gennemført, kan din AI-agent få adgang til alle Globalping-værktøjer som en del af dit workflow.
Ja, serveren understøtter oAuth og API-nøglegodkendelse for sikker adgang med høj gennemstrømning. Brug miljøvariabler i din konfiguration for at beskytte API-nøgler.
Integrér Globalping MCP Serveren med FlowHunt og giv dine AI-assistenter mulighed for at køre omfattende globale netværkstests og overvågning – alt sammen via naturligt sprog.
mcp-google-search MCP Server forbinder AI-assistenter med internettet og muliggør realtidssøgning og indholdsudtræk via Google Custom Search API. Den giver stor...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
World Bank MCP Server muliggør problemfri adgang til og analyse af globale økonomiske og sociale indikatorer via World Banks åbne data-API. Designet til AI-assi...