
EdgeOne Pages MCP Server
Der EdgeOne Pages MCP Server ermöglicht die schnelle, automatisierte Bereitstellung von HTML, Ordnern oder Zip-Dateien als statische Websites auf EdgeOne Pages ...
Integrieren Sie den Edgee MCP Server in FlowHunt, um Organisationen, Projekte, Benutzer und Komponenten mit leistungsstarken Entwickler-Tools und Workflow-Automatisierung zu verwalten und zu automatisieren.
Der Edgee MCP Server verbindet KI-Assistenten und LLM-basierte Agenten mit der Edgee API und ermöglicht ein fortschrittliches Management von Organisationen, Projekten, Komponenten und Benutzern innerhalb von Entwickler-Workflows. Mithilfe des Model Context Protocol (MCP) können mit dem Edgee MCP Server Aktionen wie das Verwalten von Organisationen, Bearbeiten von Projekten und deren Domains/Komponenten sowie die Verwaltung von Benutzern und API-Tokens durchgeführt werden. Diese Integration rationalisiert Abläufe wie Datenbankabfragen, Dateimanagement und API-Interaktionen und gibt Entwicklern die Möglichkeit, verschiedene Aspekte ihrer Edgee-Ressourcen effizient und programmatisch zu automatisieren und zu steuern.
Im Repository sind keine Prompt-Vorlagen dokumentiert.
Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
Verwenden Sie für sensible Zugangsdaten Umgebungsvariablen:
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
claude_desktop_config.json
:{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
cursor.config.json
).{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
cline.config.json
.{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
Verwendung von MCP in FlowHunt
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:
{
"edgee": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “edgee” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z. B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) und die URL durch die Adresse Ihres eigenen MCP-Servers.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Überblick | ✅ | Überblick in README.md gefunden |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine dokumentierten Prompt-Vorlagen |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten MCP-Ressourcen gefunden |
Liste der Tools | ✅ | Vollständige Tool-Liste in README.md vorhanden |
API-Schlüssel absichern | ✅ | Verwendung von Env-Variablen in den Setup-Anweisungen gezeigt |
Sampling Support (weniger relevant für Bewertung) | ⛔ | Keine Erwähnung von Sampling |
Auf Basis der obigen Zusammenfassung bietet der Edgee MCP Server solide Tool-Unterstützung und klare Setup-Anleitungen, es fehlen jedoch dokumentierte Prompts, Ressourcen-Primitiven und Sampling/Roots-Support. Die Dokumentation ist hilfreich, aber in Bezug auf MCP-spezifische Features ausbaufähig.
MCP-Score: 5/10
Der Edgee MCP Server bietet robuste Tool-Integration und eine klare Einrichtung für mehrere Plattformen, es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen, Ressourcenbeschreibungen und fortschrittliche MCP-Funktionen wie Roots und Sampling, die seinen Nutzen und seine Interoperabilität erhöhen würden.
Hat eine LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl der Forks | 1 |
Anzahl der Stars | 0 |
Der Edgee MCP Server verbindet KI-Assistenten und LLM-basierte Agenten mit der Edgee API und ermöglicht Entwicklern die Automatisierung des Managements von Organisationen, Projekten, Komponenten und Benutzern über das Model Context Protocol (MCP).
Er eignet sich ideal zur Automatisierung von Organisations- und Projektmanagement, Komponentenlebenszyklus-Operationen, Benutzer- und Zugriffsverwaltung sowie sicherem Datei-Upload – insbesondere im Entwickler- und KI-Workflow-Kontext.
Installieren Sie den Server global mit npm und fügen Sie die Konfiguration in Ihrer Client-Konfigurationsdatei hinzu. Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um Ihre API-Tokens wie in den obigen Anweisungen sicher zu verwalten.
Er unterstützt Organisationsmanagement, Projekt- und Domain-Operationen, Komponentenveröffentlichung und -versionierung, Benutzereinladungen, API-Token-Management und sicheren Datei-Upload.
Derzeit dokumentiert der Edgee MCP Server keine Prompt-Vorlagen oder explizite MCP-Ressourcen und konzentriert sich stattdessen auf robuste Tool-Integration und Workflow-Automatisierung.
API-Tokens sollten immer als Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration gespeichert werden, um eine versehentliche Offenlegung zu vermeiden und Ihre Automatisierung abzusichern.
Stärken Sie Ihre KI-Workflows, indem Sie den Edgee MCP Server für nahtloses Management von Organisationen, Projekten und Benutzern integrieren. Beginnen Sie noch heute mit der Automatisierung Ihrer Entwickler-Operationen.
Der EdgeOne Pages MCP Server ermöglicht die schnelle, automatisierte Bereitstellung von HTML, Ordnern oder Zip-Dateien als statische Websites auf EdgeOne Pages ...
Der ModelContextProtocol (MCP) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Agenten und externen Datenquellen, APIs und Diensten und ermöglicht FlowHunt-Nutzern den A...
Der Azure DevOps MCP Server fungiert als Brücke zwischen Anfragen in natürlicher Sprache und der Azure DevOps REST API. So können KI-Assistenten und Tools DevOp...