Eunomia MCP Server

Was macht der “Eunomia” MCP Server?

Der Eunomia MCP Server ist eine Erweiterung des Eunomia-Frameworks, die Eunomia-Instrumente mit Model Context Protocol (MCP) Servern verbindet. Sein Hauptzweck ist die Orchestrierung von Daten-Governance-Richtlinien – wie die Erkennung personenbezogener Daten (PII) oder Benutzerzugriffskontrolle – über Textströme, die von LLM-basierten (Large Language Model) Anwendungen verarbeitet werden. Durch die Integration in das MCP-Ökosystem können Entwickler Datenrichtlinien auf LLM- oder andere textbasierte Workflows anwenden und die Kommunikation zwischen mehreren Servern nach dem MCP-Standard orchestrieren. Das sorgt für eine robuste Ebene von Sicherheit und Compliance und erleichtert das Datenmanagement in KI-getriebenen Umgebungen.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

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Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

Im Repository oder in der Dokumentation ist keine klare Liste von MCP-Tools angegeben.

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Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Daten-Governance in LLM-Pipelines
  Der Eunomia MCP Server kann Richtlinien zur Daten-Governance wie PII-Erkennung und -Redaktion in LLM-basierten Textpipelines durchsetzen.

• Orchestrierung mehrerer Server
  Entwickler können mehrere externe MCP Server orchestrieren und so eine koordinierte Richtliniendurchsetzung über verteilte Systeme hinweg sicherstellen.

• Integration mit externen Tools
  Der Server kann mit anderen MCP-basierten Diensten (z. B. einem web-browser-mcp-server) verbunden werden, um den Bereich der Daten-Governance und -Verarbeitung zu erweitern.

• Automatisierte Richtliniendurchsetzung
  Durch die Definition von Instrumenten (wie PiiInstrument) können Unternehmen sicherstellen, dass sensible Informationen konsistent gemäß den Richtlinien verarbeitet werden.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und uv installiert sind.
2. Klonen Sie das Eunomia MCP Server Repository:
   git clone https://github.com/whataboutyou-ai/eunomia-mcp-server.git
3. Fügen Sie in Ihrer Windsurf-Konfigurationsdatei den Eunomia MCP Server zur Liste der mcpServers hinzu:
4. Fügen Sie folgenden JSON-Block in Ihre Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.

Claude

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (Node.js, uv).
2. Klonen Sie das Repository.
3. Bearbeiten Sie die Konfiguration von Claude und fügen Sie Folgendes hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung mit einer Testabfrage.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Sie die aktuelle Version von Cursor und alle Abhängigkeiten installiert haben.
2. Fügen Sie den Eunomia MCP Server in die Konfigurationsdatei ein:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

3. Speichern Sie, starten Sie Cursor neu und testen Sie die Integration.

Cline

1. Installieren Sie Node.js und uv, falls noch nicht vorhanden.
2. Klonen Sie das Eunomia MCP Server Repository.
3. Aktualisieren Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei wie folgt:

   {
     "mcpServers": {
       "eunomia-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
         "env": {
           "REQUEST_TIMEOUT": "30"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie und starten Sie den Cline Server neu.
5. Überprüfen Sie die Integration mit einem Beispiel-MCP-Befehl.

API-Schlüssel absichern:
Verwenden Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "eunomia-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "orchestra_server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${EUNOMIA_API_KEY}",
        "REQUEST_TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

Ersetzen Sie ${EUNOMIA_API_KEY} durch Ihre Umgebungsvariable.

Nutzung dieses MCP in Flows

Einsatz von MCP in FlowHunt

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie 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. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit vollem Funktionsumfang nutzen. Denken Sie daran, “eunomia-mcp-server” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Zwischen den beiden Tabellen bietet dieser MCP eine grundlegende, aber wichtige Orchestrierungsschicht für Daten-Governance in LLM-Anwendungen, jedoch fehlen detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Angesichts des Deprecation-Hinweises und der begrenzten expliziten Funktionen ist die Bewertung für den Produktionseinsatz mittel.

MCP Score