Unleash MCP Server-integration

Hvad gør “Unleash” MCP Server?

Unleash MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-implementering, der forbinder AI-assistenter og LLM-applikationer med Unleash Feature Toggle-systemet. Den fungerer som en bro, der gør det muligt for AI-klienter at forespørge feature flag-statusser, liste projekter og styre feature flags direkte fra Unleash via standardiserede MCP-grænseflader. Denne integration giver udviklere mulighed for at automatisere feature management, eksponere feature flag-data for AI-agenter til kvalificeret beslutningstagning og strømliner arbejdsgange, der afhænger af dynamisk feature-toggling i softwaresystemer. Ved at levere værktøjer og ressourcer, der interagerer med Unleash, giver serveren AI-drevne applikationer mulighed for at forbedre udviklingspipelines, køre automatiserede kontroller og deltage i feature management-operationer.

Liste over Prompts

• flag-check: En prompt-skabelon til at tjekke status på et enkelt feature flag i Unleash.

Liste over Ressourcer

• flags: Eksponerer feature flag-data som en MCP-ressource, hvilket gør det muligt for klienter at læse og anvende information om feature flags som kontekst.
• projects: Giver klienter adgang til og mulighed for at liste alle projekter, der er konfigureret i Unleash-systemet.

Liste over Værktøjer

• get-flag: Et værktøj, der henter status på et angivet feature flag fra Unleash.
• get-projects: Et værktøj, der lister alle tilgængelige projekter fra Unleash-serveren.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Feature Flag Monitoring: Gør det muligt for AI-agenter programmatisk at tjekke status på feature flags, hvilket muliggør dynamisk beslutningstagning i arbejdsgange og automatiserede tests.
• Automatiseret Feature Management: Brug AI til at oprette, opdatere eller styre feature flags baseret på kontekstuelle signaler eller udrulningskrav.
• Projektopdagelse: List og udforsk nemt tilgængelige projekter i Unleash, hvilket strømliner onboarding og integration for teams.
• Kontekstuel Flag-eksponering for LLM’er: Eksponér feature flag-information som kontekst til sproglige modeller, hvilket muliggør mere nuancerede svar og operationel bevidsthed.
• Integration i kontinuerlig deployment: Automatisér feature flag-toggle og projektstyring som en del af CI/CD-pipelines, hvilket øger agilitet og reducerer manuel indgriben.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js (v18+) er installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Unleash MCP serveren til mcpServers-objektet med følgende JSON-udsnit:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér, at Unleash MCP serveren kører i Windsurf-dashboardet.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til at gemme følsomme oplysninger:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js (v18+), hvis det ikke er til stede.
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Unleash MCP til mcpServers-sektionen:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Gem filen og genstart Claude.
5. Bekræft vellykket integration via Claude’s værktøjsmenu.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js (v18+) er installeret.
2. Find og redigér Cursor-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende MCP server-konfiguration:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Cursor.
5. Kontrollér MCP server-status i Cursor.

Cline

1. Kontrollér, at Node.js (v18+) er tilgængelig.
2. Tilgå Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Unleash MCP server-detaljer som vist:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Genstart Cline efter at have gemt.
5. Validér Unleash MCP server-funktionalitet.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP server-detaljer med dette JSON-format:

{
  "unleash-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "unleash-mcp" til dit MCP servers faktiske navn og justér URL’en tilsvarende.

Overblik

Vores vurdering

Unleash MCP Server giver en klar, fokuseret integration til feature flag management i LLM-arbejdsgange. Repositoriet dækker alle væsentlige MCP-primitiver, tilbyder praktiske opsætningsvejledninger og demonstrerer gode sikkerhedspraksisser. Dog er avancerede MCP-funktioner som sampling og roots ikke eksplicit dokumenteret. Samlet set er det en solid, specialiseret MCP-server med tydelig udviklerværdi.

MCP-score