Pinner MCP Server

Hvad gør “Pinner” MCP Server?

Pinner MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at hjælpe udviklere med at fastlåse tredjepartsafhængigheder – specifikt Docker base images og GitHub Actions – til deres uforanderlige digests. Ved at sikre, at afhængigheder refereres ved en præcis, uforanderlig version, hjælper Pinner med at styrke forsyningskædesikkerheden og reproducerbarheden i softwareprojekter. Denne server fungerer som bindeled mellem AI-assistenter og eksterne systemer og muliggør automatiserede arbejdsgange til opgaver som at løse, opdatere eller håndhæve fastlåste versioner. Pinner MCP er især nyttig i miljøer, hvor der kræves stram kontrol over afhængigheder – og understøtter softwarepålidelighed og bedste udviklingspraksis.

Liste over prompt-skabeloner

• Fastlås GitHub Actions til deres commit-hash
  Brug denne prompt-skabelon for automatisk at konvertere referencer til GitHub Actions workflows til deres specifikke commit-hashes.
• Fastlås container base images til digests
  Denne prompt sikrer, at Docker base images refereres med deres uforanderlige digests i stedet for tags.
• Opdater fastlåste versioner af container base images
  En workflow-prompt til at opdatere Docker base images til deres nyeste digests, hvor det er relevant.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressource-primitiver er detaljeret i repository eller dokumentation.

Liste over værktøjer

Ingen direkte værktøjsdefinitioner fundet i den tilgængelige kode eller dokumentation.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Håndhævelse af uforanderlige afhængigheder
  Opdater automatisk CI/CD-konfigurationer til at bruge uforanderlige digests for Docker images og GitHub Actions og reducer risikoen for forsyningskædeangreb.
• Automatiseret afhængighedsfastlåsning
  Effektivisér code reviews og merges ved at sikre, at alle tredjeparts actions og images er fastlåst, hvilket forbedrer reproducerbarheden.
• Løbende compliance
  Integrer med udviklingsarbejdsgange for regelmæssigt at auditere og opdatere fastlåste afhængigheder, så teams kan opretholde compliance med interne eller eksterne sikkerhedspolitikker.
• Samarbejdende vedligeholdelse af kodebasen
  Giv AI-assistenter mulighed for at hjælpe udviklere ved at foreslå eller anvende best practices for fastlåsning på tværs af repositories.
• Sikkerhedshærdning for DevOps
  Reducér drift og utilsigtede opdateringer i build-miljøer ved at kontrollere afhængighedsversioner strengt.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen eksplicitte Windsurf-opsætningsdetaljer angivet.

Claude

Ingen eksplicitte Claude-opsætningsdetaljer angivet.

Cursor

1. Sørg for, at du har Docker installeret og kan køre containere.
2. Åbn (eller opret) .cursor/mcp.json i dit projekt.
3. Tilføj følgende JSON-udsnit for at definere Pinner MCP serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Aktiver MCP-serveren i Cursors indstillinger.
5. Gem konfigurationen og genstart Cursor om nødvendigt.

Sikkerhed af API-nøgler

Der kræves ingen API-nøgler for Pinner MCP. Hvis det er nødvendigt, vil du typisk bruge en env-sektion til at sende miljøvariabler. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Ingen eksplicitte Cline-opsætningsdetaljer angivet.

Sådan bruges 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:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i system-MCP-konfigurationssektionen med dette JSON-format:

{
  "pinner-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 “MCP-name” til det faktiske navn på din MCP-server (fx “pinner-mcp”) og erstatte URL’en med din egen MCP-serveradresse.

Oversigt

Baseret på ovenstående tabeller tilbyder Pinner MCP Server et klart og værdifuldt workflow til fastlåsning af afhængigheder, men mangler detaljeret dokumentation om ressourcer, værktøjer og avancerede MCP-funktioner. Dens stærke README og praktiske anvendelsestilfælde er styrker, men den kunne drage fordel af rigere protokol-detaljer og bredere dokumentation for platformssupport.

MCP Score

Bedømmelse:
Jeg vil vurdere denne MCP server til 4/10 for protokol-komplethed. Den leverer et klart formål og anvendelse for afhængighedsfastlåsning, men mangler dokumentation og eksplicit implementering af MCP-ressourcer, værktøjer og avancerede funktioner som roots eller sampling. Den er praktisk og open source, men ikke fuldt dokumenteret som en generisk MCP-serverimplementering.