Firebase MCP Server

Was macht der “Firebase” MCP Server?

Firebase MCP ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, direkt mit Firebase-Diensten zu arbeiten. So wird es Entwicklern erleichtert, KI-basierte Workflows mit Backend-Infrastrukturen zu verbinden. Indem Firestore (eine Dokumentendatenbank), Storage (für Dateiverwaltung und Uploads) und Authentication (Benutzerverwaltung und -verifizierung) als MCP-Tools bereitgestellt werden, können KI-Assistenten Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dateiverwaltung und Benutzer-Authentifizierung ausführen. Diese Integration verschlankt Entwicklungsprozesse, da KI-Agenten programmatisch mit Firebase-Ressourcen interagieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und intelligente Anwendungsunterstützung bieten – ohne die bevorzugte Entwicklungsumgebung verlassen zu müssen.

Liste der Prompts

Keine expliziten Prompt-Vorlagen in der verfügbaren Dokumentation oder in Repository-Dateien aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Keine expliziten MCP-Ressourcen-Primitiven in der verfügbaren Dokumentation oder Repository-Dateien gelistet.

Liste der Tools

• Firestore: Ermöglicht Dokumentdatenbank-Operationen wie Lesen und Schreiben in Firestore-Collections.
• Storage: Bietet Dateiverwaltungsfunktionen, einschließlich robuster Upload-Fähigkeiten für Firebase Storage.
• Authentication: Ermöglicht Benutzerverwaltung und -verifizierung über Firebase Authentication.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankverwaltung: Automatisieren Sie Firestore-Operationen – wie Abfragen, Aktualisieren oder Löschen von Dokumenten – mit KI-Agenten, um Backend-Aufgaben effizienter zu gestalten.
• Dateiverwaltung: Optimieren Sie Datei-Uploads und Downloads in Firebase Storage, sodass KI-Assistenten Medien- oder Dokumenten-Workflows übernehmen.
• Benutzerverwaltung: Automatisieren Sie Benutzer-Authentifizierung, Registrierung und Verifizierung via Firebase Authentication und reduzieren Sie den manuellen Verwaltungsaufwand.
• CI/CD-Automatisierung: Integrieren Sie den MCP-Server in Entwicklungspipelines, um Testdatenbanken oder Benutzerdaten in automatisierten Testszenarien zu verwalten.
• Kontextuelle KI-Assistenten: Statten Sie KI-Assistenten mit Echtzeit-Zugriff auf Firebase-Daten aus – für kontextbezogenen App-Support und Fehlerbehebung.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und ein Firebase-Projekt mit Service-Account-Zugangsdaten vorliegt.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Firebase MCP Server zu Ihrer Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie in Ihrer MCP-Server-Liste nach der Firebase MCP-Verbindung suchen.

Claude

1. Voraussetzungen: Node.js und Firebase-Projekt-Zugangsdaten.
2. Öffnen Sie ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Fügen Sie den Firebase MCP Server hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Bestätigen Sie im Claude-Interface, dass Firebase MCP läuft.

Cursor

1. Voraussetzungen: Node.js und Firebase-Zugangsdaten.
2. Suchen Sie Ihre Cursor MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Firebase MCP Server-Eintrag hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie die Verfügbarkeit, indem Sie die verfügbaren MCP-Server in Cursor auflisten.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Firebase-Zugangsdaten verfügbar sind.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cline.
3. Fügen Sie die Firebase MCP-Konfiguration ein:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie, ob Firebase MCP unter Ihren aktiven MCP-Servern aufgeführt ist.

API-Schlüssel sichern

Speichern Sie sensible Zugangsdaten in Umgebungsvariablen. Beispiel mit env und inputs in JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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 fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

{
  "firebase-mcp": {
    "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 nutzen. Denken Sie daran, “firebase-mcp” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf der Tabelle oben ist der Firebase MCP Server sehr praktisch für die Integration von KI-Assistenten mit Firebase, weist aber keine ausführliche Dokumentation zu Prompt-Vorlagen und MCP-Ressourcen-Primitiven auf. Die Abdeckung der wichtigsten Firebase-Tools ist stark, und Einrichtung/Sicherheits-Hinweise sind vorhanden. Das Fehlen von Sampling/Roots/Resource-Infos mindert die Vollständigkeit geringfügig.

MCP Score