Firefly MCP Server

Was macht der “Firefly” MCP Server?

Der Firefly MCP (Model Context Protocol) Server ist ein auf TypeScript basierender Server, der für die Integration mit der Firefly-Plattform entwickelt wurde und eine nahtlose Verbindung zwischen KI-Assistenten und Ihren Cloud- sowie SaaS-Umgebungen ermöglicht. Seine Hauptaufgabe ist es, KI-Clients zu erlauben, Ressourcen aus verbundenen Konten (wie AWS oder anderen Cloud-Anbietern) zu entdecken, zu verwalten und als Code zu codifizieren. Durch die Bereitstellung von Funktionen zur Ressourcenentdeckung und -codifizierung unterstützt Firefly MCP KI-gesteuerte Workflows für Aufgaben wie Infrastrukturverwaltung und Automatisierung. Der Server unterstützt sichere Authentifizierung und ist für die einfache Integration mit Entwicklungstools wie Claude und Cursor gebaut – das steigert die Produktivität von Entwicklern durch natürlichsprachliche Abfragen und die Generierung von Infrastructure as Code.

Liste der Prompts

• Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

• Ressourcenentdeckung: Stellt alle Ressourcen Ihrer verbundenen Cloud- und SaaS-Konten für KI-gestützte Abfragen bereit.
• Ressourcencodifizierung: Ermöglicht die Darstellung entdeckter Ressourcen als Infrastructure as Code (z. B. Terraform-Templates).
• Sichere Authentifizierung: Verwendet Zugangsschlüssel für die sichere Interaktion mit von Firefly verwalteten Ressourcen.

Liste der Tools

• Im Repository (etwa server.py oder eine entsprechende TypeScript-Datei) sind keine expliziten Tools aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Cloud-Ressourcenentdeckung: Abfragen und Auflisten aller Ressourcen (z. B. EC2-Instanzen) in Ihren AWS- und anderen Cloud-Konten durch natürliche Sprache.
• Infrastructure as Code-Generierung: Automatisches Codifizieren entdeckter Ressourcen in Terraform- oder andere IaC-Formate – spart Entwicklungszeit.
• Sicheres Multi-Cloud-Management: Verwaltung von Ressourcen über mehrere Cloud- und SaaS-Anbieter hinweg mit sicherer, einheitlicher Authentifizierung.
• Integration mit KI-Entwicklungstools: Nutzen Sie Cursor, Claude oder ähnliche Tools, um die Möglichkeiten von Firefly MCP in Ihren Entwicklungs-Workflows einzusetzen.
• Automatisierung von Infrastrukturaufgaben: Ermöglichen Sie KI-Agenten die Automatisierung sich wiederholender Infrastrukturaufgaben, um Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v14+) und npm/yarn installiert sind.
2. Generieren Sie Firefly-Zugangsschlüssel in Ihrem Firefly-Konto.
3. Installieren Sie den MCP-Server mit npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Aktualisieren Sie Ihre mcp.json Konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Änderungen speichern und Windsurf ggf. neu starten.

Claude

1. Voraussetzungen: Node.js (v14+) und Firefly-Zugangsschlüssel.
2. MCP-Server starten:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. In Ihre Claude-Konfiguration hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Claude neu starten. Integration prüfen.

Cursor

1. Node.js installieren und Firefly-Anmeldedaten erhalten.
2. Server wie oben beschrieben ausführen.
3. In Cursor eine Verbindung zum MCP-Server gemäß der Model Context Protocol-Dokumentation von Cursor herstellen.
4. Beispielkonfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Verwenden Sie die Cursor-Erweiterung, um mit Firefly MCP zu interagieren.

Cline

1. Node.js und Firefly-Anmeldedaten einrichten.
2. MCP-Server starten:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. In der Konfigurationsdatei (mcp.json) hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cline neu starten, um Änderungen zu übernehmen.

API-Schlüssel absichern

Bewahren Sie Ihre Zugangsschlüssel stets geheim auf und bevorzugen Sie Umgebungsvariablen für Zugangsdaten:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

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 diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “firefly” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und der Struktur des Repositorys bietet Firefly MCP einen soliden Überblick, Sicherheitsrichtlinien und Ressourcenintegration, aber es fehlen Details zu Prompt-Vorlagen, Tools, Roots und Sampling-Features. Damit ist er funktional, aber hinsichtlich des Umfangs der MCP-Funktionen nicht vollständig dokumentiert.

Unsere Meinung

MCP Score: 5/10
Firefly MCP deckt die Grundlagen für Einrichtung, Nutzung und Ressourcenintegration mit klarer Dokumentation und einer offenen Lizenz ab, aber es fehlen fortgeschrittene MCP-Features sowie detaillierte Tool- und Prompt-Unterstützung im öffentlichen Repository.

MCP Score