
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...
Root Signals MCP Server forbinder AI-agenter til Root Signals-platformen for automatiseret modelevaluering, telemetriindsamling og workflow-orkestrering—alt sammen konfigurerbart direkte i FlowHunt.
Root Signals MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og Root Signals Evaluation Platform og giver LLM-automatiseringer avancerede måle- og styringsmuligheder. Ved at integrere denne MCP-server kan udviklere gøre det muligt for AI-agenter at interagere programmatisk med eksterne datakilder, API’er eller tjenester—hvilket udvider deres evne til at udføre automatiserede evalueringer, styre arbejdsgange og indsamle telemetridata. Dette øger udviklingsproduktiviteten og åbner op for AI-drevne opgaver som realtidsmonitorering, præstationslogging og dynamisk evaluering af modeller eller processer i Root Signals-økosystemet.
Der er ingen information om promptskabeloner tilgængelig i repository’et.
Der er ikke angivet nogen eksplicit liste over MCP-ressourcer i repository’et.
Der er ikke opregnet nogen klare værktøjer i de tilgængelige filer eller dokumentation.
mcpServers
-sektionen:{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
Sikring af API-nøgler:
{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"],
"env": {
"ROOT_SIGNALS_API_KEY": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
-objektet:{
"mcpServers": {
"root-signals-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
}
}
}
Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler som vist ovenfor for Windsurf.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du begynde med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:
{
"root-signals-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 “root-signals-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompts dokumenteret |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer angivet |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen værktøjer klart dokumenteret |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel angivet |
Sampling Support (mindre vigtigt ved evaluering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Baseret på tilgængelig information giver Root Signals MCP Server-repository’et et grundlæggende overblik og installationsvejledning, men mangler detaljeret dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. Projektet ville have fordel af mere omfattende dokumentation og eksplicitte lister over MCP-funktioner.
Har en LICENSE | ⛔ |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 1 |
Antal stjerner | 6 |
Bedømmelse:
Jeg vil bedømme denne MCP-server til 3/10 på grund af manglende detaljeret dokumentation om MCP-specifikke funktioner (prompts, værktøjer, ressourcer) og fraværet af en synlig licens, trods grundlæggende installationsvejledning og et klart formål med projektet.
Den forbinder AI-assistenter og automatiseringer til Root Signals Evaluation Platform og muliggør automatiseret modelevaluering, telemetriindsamling, workflow-orkestrering og overvågning for LLM'er og AI-systemer.
Du kan sætte den op i platforme som Windsurf, Claude, Cursor eller Cline ved at tilføje MCP-serverkonfigurationen til den respektive konfigurationsfil og genstarte dit miljø. Trinvise installationsvejledninger er angivet i dokumentationen ovenfor.
Nøgleanvendelser inkluderer automatiseret modelevaluering, telemetri- og måleindsamling, orkestrering af evalueringsarbejdsgange, sikring af forsøgsreproducerbarhed samt opsætning af realtidsmonitorering og alarmer for AI-modeller.
Gem følsomme API-nøgler som miljøvariabler og referér dem i din MCP-serverkonfiguration, som vist i installationsvejledningen, for at holde dine legitimationsoplysninger sikre.
Der er ikke dokumenteret nogen promptskabeloner eller eksplicitte værktøjer i repository'et. Serveren fokuserer på automatisering, evaluering og telemetri-funktioner inden for Root Signals-økosystemet.
Forbedr dine AI-arbejdsgange med automatiseret evaluering og overvågning. Integrer Root Signals MCP Server i FlowHunt i dag.
Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
Oxylabs MCP (Model Context Protocol) Server er en bro mellem AI-assistenter og det virkelige web, og tilbyder et samlet API til at udtrække, strukturere og leve...