PubNub MCP Server

PubNub MCP Server

Forbind AI og udviklingsmiljøer med realtidsbeskeder, sikre API-interaktioner og samarbejdende kodning via PubNub’s robuste infrastruktur.

Hvad gør “PubNub” MCP Server?

PubNub MCP (Model Context Protocol) Server er designet til at forbinde AI-assistenter og udviklingsmiljøer med realtidskommunikationsmuligheder og eksterne datakilder. Ved at udnytte PubNub’s pålidelige beskedinfrastruktur muliggør denne MCP-server problemfri integration med API’er, databaser og forskellige ressourcer, hvilket beriger udviklingsarbejdsgangen. Den faciliterer opgaver som tilmelding til beskedkanaler, filhåndtering, udløsning af API-kald og levering af realtidsdatastreams – alt via en standardiseret protokol. PubNub MCP Server er kompatibel med platforme som Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code og OpenAI Codex, hvilket gør det nemmere for udviklere at forbedre kodningsopgaver, fejlfinding og samarbejde ved at forbinde deres værktøjer til live, kontekstuelle data og handlinger.

Liste over Prompts

Der blev ikke fundet nogen promptskabeloner i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer blev nævnt i repositoryets filer eller dokumentation.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicit liste over værktøjer kunne bekræftes ud fra de tilgængelige filer (f.eks. server.py eller tilsvarende værktøjsdefinerende filer findes ikke i repositoriet).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Integration af realtidsbeskeder
    Forbind dit udviklingsmiljø eller AI-agent til PubNub-kanaler og muliggør realtidskommunikation og samarbejde mellem teammedlemmer eller bots.

  • API-interaktion
    Gør det nemt at automatisere API-kald eller datahentning via MCP-serveren, så AI-assistenter kan udløse PubNub-drevne arbejdsgange direkte i understøttede editorer.

  • Kontekstuel datastreaming
    Stream kontekstuelle data (som kodeændringer, notifikationer eller advarsler) ind i din IDE eller AI-assistent og øg situationsforståelsen for udviklere.

  • Samarbejde i kodeplatforme
    Brug PubNub MCP Server til at understøtte live kodegennemgang, øjeblikkelig feedback og delte sessioner på tværs af værktøjer som Cursor eller Claude Code.

Sådan sætter du det op

Windsurf

  1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
  2. Installer pakken:
    npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
    
  3. Rediger eller opret Windsurf konfigurationsfilen.
  4. Tilføj PubNub MCP Server med et JSON-udsnit i mcpServers sektionen:
    {
      "mcpServers": {
        "pubnub-mcp": {
          "command": "pubnub-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  6. Bekræft at serveren vises i MCP-integrationslisten.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme informationer:

{
  "mcpServers": {
    "pubnub-mcp": {
      "command": "pubnub-mcp-server",
      "env": {
        "PUBNUB_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PUBNUB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Installer Node.js.
  2. Installer PubNub MCP Server pakken:
    npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
    
  3. Åbn Claude’s konfigurationsfil.
  4. Tilføj serverkonfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "pubnub-mcp": {
          "command": "pubnub-mcp-server"
        }
      }
    }
    
  5. Genstart Claude og se om MCP-serveren vises i integrationerne.

Cursor

  1. Sørg for, at Node.js er tilgængelig.
  2. Installer MCP-serveren:
    npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
    
  3. Rediger Cursor mcpServers konfigurationen:
    {
      "mcpServers": {
        "pubnub-mcp": {
          "command": "pubnub-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor.

Cline

  1. Installer Node.js.
  2. Installer PubNub MCP Server globalt:
    npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
    
  3. Tilføj MCP-serverkonfigurationen til Cline:
    {
      "mcpServers": {
        "pubnub-mcp": {
          "command": "pubnub-mcp-server"
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Cline og bekræft MCP-integrationen.

Sådan bruger du 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:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationen indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "pubnub-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 kapabiliteter. Husk at ændre “pubnub-mcp” 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 promptskabeloner fundet
Liste over ressourcerIngen eksplicitte ressourcer angivet
Liste over værktøjerIngen eksplicit værktøjsliste fundet i filer
Sikring af API-nøglerEksempel givet med env og inputs
Sampling Support (mindre vigtigt ved vurdering)Ikke nævnt

Ud fra de fundne informationer leverer PubNub MCP Server en grundlæggende MCP-serverimplementering, men mangler detaljeret dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. Den leverer generiske opsætningsinstrukser og understøtter sikker håndtering af API-nøgler, men bekræfter ikke avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling.

Vores vurdering

PubNub MCP Server-repositoriet er funktionelt til at forbinde PubNub med MCP-kompatible klienter og leverer essentielle opsætningsinstrukser. Dog begrænser manglen på detaljeret dokumentation om promptskabeloner, ressourcer og eksplicit tilgængelige værktøjer brugervenligheden til mere avancerede workflows. Dens open source-status og platformunderstøttelse er positive, men fraværet af sampling, roots og fyldig dokumentation betyder, at den egner sig bedst til brugere, der i forvejen kender til PubNub eller MCP.

MCP-score

Har en LICENSE⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet)
Har mindst ét værktøj
Antal forks3
Antal stjerner5

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er PubNub MCP Server?

PubNub MCP Server muliggør realtidskommunikation mellem AI-assistenter og udviklingsmiljøer ved hjælp af PubNub’s beskedinfrastruktur. Det gør det muligt at integrere med API’er, databaser og eksterne ressourcer for berigede kodearbejdsgange og samarbejde.

Hvilke platforme understøttes?

PubNub MCP Server er kompatibel med platforme som Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code og OpenAI Codex.

Hvordan håndteres API-nøgler sikkert?

API-nøgler håndteres via miljøvariabler, så følsomme oplysninger ikke hardcodes i konfigurationsfiler. Eksempler på konfigurationer vises for sikker videregivelse af din PubNub API-nøgle.

Hvad er hovedanvendelserne?

Vigtigste anvendelser inkluderer integration af realtidsbeskeder, automatiseret API-interaktion, kontekstuel datastreaming til IDE’er og live samarbejde om kodereviews og fejlfinding.

Er der promptskabeloner eller værktøjer inkluderet?

Nej, der leveres ingen promptskabeloner eller eksplicitte værktøjslister i repositoriet. Serveren fokuserer på forbindelser og integration, så tilpassede arbejdsgange kan kræve yderligere konfiguration.

Er PubNub MCP Server open source?

Ja, men der blev ikke fundet nogen LICENSE-fil i repositoriet. Tjek med vedligeholderne for licensoplysninger, før du bruger den i kommercielle projekter.

Giv dit workflow et boost med PubNub MCP Server

Integrer PubNub-drevet realtidsbesked, datastreaming og samarbejdsværktøjer i dine AI- og kodningsmiljøer. Begynd at skabe smartere, forbundne udviklingsoplevelser i dag.

Lær mere

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...

3 min læsning
AI MCP +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...

4 min læsning
Kubernetes MCP Server +4
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