
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 ...
Forbind AI og udviklingsmiljøer med realtidsbeskeder, sikre API-interaktioner og samarbejdende kodning via PubNub’s robuste infrastruktur.
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.
Der blev ikke fundet nogen promptskabeloner i repositoriet eller dokumentationen.
Ingen eksplicitte ressourcer blev nævnt i repositoryets filer eller dokumentation.
Ingen eksplicit liste over værktøjer kunne bekræftes ud fra de tilgængelige filer (f.eks. server.py eller tilsvarende værktøjsdefinerende filer findes ikke i repositoriet).
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.
npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
mcpServers
sektionen:{
"mcpServers": {
"pubnub-mcp": {
"command": "pubnub-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Brug miljøvariabler til følsomme informationer:
{
"mcpServers": {
"pubnub-mcp": {
"command": "pubnub-mcp-server",
"env": {
"PUBNUB_API_KEY": "your-api-key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${PUBNUB_API_KEY}"
}
}
}
}
npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
{
"mcpServers": {
"pubnub-mcp": {
"command": "pubnub-mcp-server"
}
}
}
npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
mcpServers
konfigurationen:{
"mcpServers": {
"pubnub-mcp": {
"command": "pubnub-mcp-server",
"args": []
}
}
}
npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
{
"mcpServers": {
"pubnub-mcp": {
"command": "pubnub-mcp-server"
}
}
}
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. 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.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen promptskabeloner fundet |
Liste over ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer angivet |
Liste over værktøjer | ⛔ | Ingen eksplicit værktøjsliste fundet i filer |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel 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.
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.
Har en LICENSE | ⛔ (Ingen LICENSE-fil fundet) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 3 |
Antal stjerner | 5 |
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.
PubNub MCP Server er kompatibel med platforme som Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code og OpenAI Codex.
API-nøgler håndteres via miljøvariabler, så følsomme oplysninger ikke hardcodes i konfigurationsfiler. Eksempler på konfigurationer vises for sikker videregivelse af din PubNub API-nøgle.
Vigtigste anvendelser inkluderer integration af realtidsbeskeder, automatiseret API-interaktion, kontekstuel datastreaming til IDE’er og live samarbejde om kodereviews og fejlfinding.
Nej, der leveres ingen promptskabeloner eller eksplicitte værktøjslister i repositoriet. Serveren fokuserer på forbindelser og integration, så tilpassede arbejdsgange kan kræve yderligere konfiguration.
Ja, men der blev ikke fundet nogen LICENSE-fil i repositoriet. Tjek med vedligeholderne for licensoplysninger, før du bruger den i kommercielle projekter.
Integrer PubNub-drevet realtidsbesked, datastreaming og samarbejdsværktøjer i dine AI- og kodningsmiljøer. Begynd at skabe smartere, forbundne udviklingsoplevelser i dag.
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...