Heroku MCP Server

Heroku MCP Server

AI MCP Servers Heroku Cloud Automation

Kontakt os for at hoste din MCP-server i FlowHunt

FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.

Hvad gør “Heroku” MCP Server?

Heroku MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der integrerer med Heroku-platformen via Heroku CLI. Den fungerer som bindeled mellem AI-assistenter og Heroku-platformen, hvilket muliggør problemfri adgang til Heroku-ressourcer og automatisering af platformopgaver gennem standardiserede MCP-værktøjer og -grænseflader. Denne server giver AI-drevne arbejdsgange mulighed for at interagere programmæssigt med Heroku-apps, udrulninger og konfigurationer—såsom forespørgsler på app-status, ressourcehåndtering og automatisering af udrulningsprocesser. Ved at gøre Heroku-operationer tilgængelige for LLM’er kan udviklere strømline deres udviklings-, udrulnings- og administrationsflows, hvilket gør Herokus cloud-platformtjenester mere tilgængelige og programmerbare via moderne AI-udviklingsmiljøer.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kildefiler.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret eller opført i de tilgængelige repository-filer.

Liste over værktøjer

Ingen detaljeret liste over værktøjer er eksplicit dokumenteret i de tilgængelige repository-filer. Dog kan det med rimelighed antages, at serveren udstiller Heroku CLI-funktionalitet som værktøjer (fx deploy app, list apps, manage configs), men ingen eksplicitte værktøjsbeskrivelser er fundet i de tilgængelige filer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Heroku applikationsstyring
    Gør det muligt for udviklere at administrere Heroku-applikationer direkte fra AI-drevne udviklingsmiljøer, hvilket strømliner opgaver som oprettelse, skalering og sletning af apps.

  • Automatiserede udrulninger
    Understøtter automatisering af udrulningsflows, så LLM’er kan udløse udrulninger, tilbagerulninger eller releases via Heroku CLI-kommandoer.

  • Ressourceovervågning
    Giver AI-agenter mulighed for at overvåge app-status, hente logs og få ydelsesdata fra Heroku-apps, så proaktiv vedligeholdelse og fejlfinding er mulig.

  • Konfigurationsstyring
    Understøtter håndtering af miljøvariabler og konfigurationer for Heroku-apps, hvilket forbedrer hastighed og pålidelighed ved konfigurationsændringer.

Sådan opsætter du det

Windsurf

  1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
  2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Tilføj Heroku MCP Server til mcpServers-objektet, brug følgende JSON-udsnit:
    {
      "heroku": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Verificér at Heroku MCP Server kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

{
  "heroku": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "HEROKU_API_KEY": "<YOUR_HEROKU_API_KEY>"
    }
  }
}

Claude

  1. Sørg for at Node.js er installeret.
  2. Åbn Claude MCP-konfigurationen.
  3. Tilføj Heroku MCP Server med:
    {
      "heroku": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Gem ændringer og genstart Claude.
  5. Bekræft serverforbindelsen.

Sikring af API-nøgler

{
  "heroku": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "HEROKU_API_KEY": "<YOUR_HEROKU_API_KEY>"
    }
  }
}

Cursor

  1. Sørg for at Node.js er installeret.
  2. Åbn dine Cursor-indstillinger.
  3. Tilføj Heroku MCP Server under mcpServers:
    {
      "heroku": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor.
  5. Tjek at MCP-serveren er registreret.

Sikring af API-nøgler

{
  "heroku": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "HEROKU_API_KEY": "<YOUR_HEROKU_API_KEY>"
    }
  }
}

Cline

  1. Bekræft installation af Node.js.
  2. Åbn Cline-konfigurationsfilen.
  3. Tilføj Heroku MCP Server-konfigurationen:
    {
      "heroku": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Gem dine ændringer og genstart Cline.
  5. Sikr dig, at Heroku MCP Server er aktiv.

Sikring af API-nøgler

{
  "heroku": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@heroku/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "HEROKU_API_KEY": "<YOUR_HEROKU_API_KEY>"
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "heroku": {
    "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 “heroku” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over PromptsIngen prompts fundet i tilgængelige filer.
Liste over RessourcerIngen ressourcer dokumenteret.
Liste over VærktøjerIngen eksplicitte værktøjer opført.
Sikring af API-nøglerEksempel givet til MCP-konfiguration.
Sampling Support (mindre vigtigt ved vurdering)Ikke nævnt.

Baseret på ovenstående tilbyder Heroku MCP Server en basal MCP-integration til Heroku, men mangler detaljeret dokumentation for prompts, værktøjer eller ressourcer. Tilstedeværelsen af en LICENSE og opsætningsvejledning er positivt, men mangel på specifikke MCP-funktioner reducerer nytteværdien.


Vores vurdering

Denne MCP-server har værdi for Heroku-brugere, der ønsker at automatisere og administrere cloud-apps via MCP, men dokumentationen er sparsom, og centrale MCP-elementer (værktøjer, prompts, ressourcer) mangler eller er udokumenterede. Givet dette vurderes scoren til moderat for nytte og fuldstændighed.


MCP-score

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har mindst ét værktøj
Antal forks12
Antal stjerner45

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Heroku MCP Server?

Heroku MCP Server er et integrationslag, der forbinder AI-assistenter og udviklingsmiljøer med Heroku-platformen via Heroku CLI og muliggør automatiseret app-håndtering og udrulningsflows gennem MCP.

Hvad kan jeg automatisere med Heroku MCP Server?

Du kan automatisere oprettelse af Heroku-apps, skalering, udrulning, ressourceovervågning, loghentning og konfigurationsstyring direkte fra dit AI-udviklingsmiljø.

Hvordan sikrer jeg mine Heroku API-nøgler?

Opbevar din HEROKU_API_KEY i MCP-serverkonfigurationen under 'env'-egenskaben. Dette holder dine legitimationsoplysninger sikre og adskilt fra din hovedkodebase.

Findes der forudbyggede promptskabeloner eller værktøjer?

Der er i øjeblikket ingen eksplicitte promptskabeloner eller detaljerede værktøjer dokumenteret. Serveren udstiller Heroku CLI-funktionalitet, men værktøjsbeskrivelser er sparsomme.

Hvem bør bruge Heroku MCP Server?

Udviklere og teams, der ønsker at automatisere og håndtere Heroku-applikationer gennem AI-forstærkede arbejdsgange, især dem der bruger FlowHunt eller lignende miljøer, vil få størst udbytte af denne server.

Prøv Heroku MCP Server med FlowHunt

Automatiser Heroku app-håndtering og udrulninger i dine AI-arbejdsgange. Forbind Heroku til FlowHunt for problemfri cloud-drift.

Lær mere

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
Hologres MCP Server-integration
Hologres MCP Server-integration

Hologres MCP Server-integration

Hologres MCP Server forbinder AI-agenter og Hologres-databaser, hvilket muliggør sikre, standardiserede databaseoperationer, metadata-inspektion og skalerbar da...

4 min læsning
AI Database +5
lingo.dev MCP Server
lingo.dev MCP Server

lingo.dev MCP Server

lingo.dev MCP Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør struktureret ressourceadgang, promptskabeloner og v...

2 min læsning
MCP Servers AI Tools +3