Peacock MCP Server

Hvad gør “Peacock” MCP Server?

Peacock MCP Server er designet til at fungere som en Model Context Protocol (MCP)-server for Peacock-udvidelsen i Visual Studio Code. Dets primære formål er at illustrere, hvordan en MCP-server kan lette forbindelser mellem AI-assistenter og eksterne API’er og dermed forbedre udviklernes workflows. Ved at agere som bro muliggør Peacock MCP Server, at AI-drevne assistenter kan interagere programmæssigt med VS Code-miljøet, såsom at tilpasse editorens udseende eller håndtere projekt-specifikke indstillinger. Dette giver udviklere mulighed for at automatisere opgaver som tematisering, arbejdsområdeidentifikation eller andre API-drevne interaktioner og dermed effektivisere og berige kodeoplevelsen.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er eksplicit nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjer er opført i den tilgængelige dokumentation eller repositories, og server.py er ikke til stede i dette repository.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• API-interaktionsdemonstration: Peacock MCP Server er primært tiltænkt at vise, hvordan MCP-servere kan bruges til at interagere med API’er. Dette kan hjælpe udviklere med at forstå best practices for integration af AI-assistenter med forskellige tjenester.
• VS Code-udvidelsesforbedring: Ved at forbinde til Peacock via MCP kan udviklere automatisere tema- og udseendejusteringer på tværs af VS Code-arbejdsområder, hvilket forbedrer teamworkflows og arbejdspladsidentifikation.
• Automatisering af udvikler-workflows: Serveren kan tjene som grundlag for automatisering af gentagne opgaver, såsom at skifte editorfarver baseret på projektkontekst eller CI/CD-status og dermed reducere manuel konfiguration.
• Uddannelsesmæssige formål: Repositoryet er en værdifuld ressource for dem, der ønsker at lære, hvordan man implementerer MCP-servere til at forbinde AI-værktøjer med eksterne API’er eller systemer.
• Skabelon for egne MCP-servere: Udviklere kan bruge dette som skabelon til at oprette egne MCP-servere til andre udvidelser eller applikationer, der kræver interaktion mellem AI og API’er.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Find Windsurfs konfigurationsfil (typisk wind.config.json).
3. Tilføj Peacock MCP Server-indgangen med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at undersøge, om Windsurf genkender Peacock MCP-serveren.

Claude

1. Sørg for, at Node.js er tilgængelig.
2. Åbn Claudes MCP-serverkonfiguration (fx claude.json).
3. Tilføj:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at Peacock MCP-serveren vises i Claudes UI.

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Åbn Cursors cursor.config.json.
3. Indsæt:

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

4. Gem filen, genstart Cursor.
5. Test ved at udføre en kommando, der bruger MCP-serveren.

Cline

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Rediger eller opret Clines konfigurationsfil (fx cline.config.json).
3. Tilføj MCP-serveren:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Kontroller, at MCP-serveren er registreret korrekt.

Sikring af API-nøgler

Opbevar API-nøgler som miljøvariabler og henvis til dem i din konfiguration. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

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 til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion i dette JSON-format:

{
  "peacock-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 “peacock-mcp” til navnet på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på tabellerne fungerer Peacock MCP-serveren som et nyttigt demonstrationsprojekt, men mangler detaljeret dokumentation, promptskabeloner, ressourcer og værktøjsdefinitioner, hvilket begrænser dens praktiske anvendelse til avancerede MCP-integrationer. Dens hovedværdi ligger som lærings- eller udgangspunkt for MCP-serverudvikling.

MCP-score

Samlet vurdering: 3/10 – Denne MCP-server er en nyttig reference til at komme i gang, men er ret begrænset i omfang og dokumentation til brug i virkelige projekter.