Fireproof MCP Server

Was macht der “Fireproof” MCP Server?

Der Fireproof MCP (Model Context Protocol) Server agiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und einer Fireproof-Datenbank und ermöglicht die nahtlose Speicherung und Abfrage von JSON-Dokumenten über LLM-Tools. Er bietet eine einfache, aber effektive Möglichkeit, CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) umzusetzen und erlaubt das Abfragen und Sortieren von Dokumenten nach beliebigen Feldern. Dieser Server verbessert KI-Entwicklungs-Workflows, indem er Assistenten ermöglicht, programmatisch mit persistenten Daten zu arbeiten. So wird das Management von strukturierten Informationen, die Automatisierung datengesteuerter Aufgaben und die Integration mit externen Tools oder APIs erheblich erleichtert. Der Fireproof MCP Server ist besonders nützlich, wenn KI Daten dynamisch lesen oder ändern muss und unterstützt fortgeschrittene Entwicklungs- und Prototyping-Workflows.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder den Dateien sind keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

• CRUD-Operationen: Der Server implementiert grundlegende Create-, Read-, Update- und Delete-Operationen für JSON-Dokumente und ermöglicht es KI-Clients, eigene strukturierte Daten in der Fireproof-Datenbank zu verwalten.
• Dokumentenabfrage: Ermöglicht das Abfragen von Dokumenten, sortiert nach beliebigen Feldern, und verschafft KI-Clients Flexibilität bei der Datenabfrage und -manipulation.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Persistente Datenspeicherung für LLMs: KI-Assistenten können strukturierte JSON-Dokumente als Teil ihrer Workflows speichern und abrufen – etwa für Gesprächsverläufe, Nutzerpräferenzen oder Anwendungsstatus.
• Prototyping von KI-Anwendungen: Rascher Aufbau und Test LLM-basierter Apps, die eine Backend-Speicherung benötigen, ohne eine vollwertige Datenbank-Infrastruktur einzurichten.
• Datenbankverwaltung: Verwaltung, Aktualisierung und Abfrage von Dokumentensammlungen für Aufgaben wie Projektmanagement, Notizen oder Inventarverwaltung mit dem Server.
• Codebase-Exploration und Metadaten-Speicherung: Speicherung und Aktualisierung von Metadaten oder Anmerkungen zu Codebasen, damit KI-Agenten Codeänderungen, Review-Notizen oder Dokumentation nachverfolgen können.
• API-Integration: Als schlankes Backend für die Anbindung externer APIs nutzbar, die persistente Speicherung oder Protokollierung von Ergebnissen benötigen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und der Fireproof MCP Server-Code heruntergeladen wurde.
2. Server bauen: npm install und npm build.
3. Die Windsurf-Konfigurationsdatei suchen (siehe Windsurf-Dokumentation).
4. Fireproof MCP Server zur Konfiguration hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Datei speichern und Windsurf neu starten.
6. Prüfen, ob der Server in der MCP-Serverliste registriert ist.

Claude

1. Fireproof MCP Server herunterladen und bauen: npm install, dann npm build.
2. Die Claude-Konfigurationsdatei bearbeiten:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Folgendes JSON zum Objekt mcpServers hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Claude neu starten.
5. Prüfen, ob Fireproof MCP verfügbar ist.

Cursor

1. Node.js installieren und das Fireproof MCP-Repository klonen.
2. Server bauen mit npm install und npm build.
3. Die MCP-Server-Konfigurationsdatei von Cursor öffnen.
4. Hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Speichern und Cursor neu starten.

Cline

1. Voraussetzungen sicherstellen (Node.js).
2. Fireproof MCP herunterladen und bauen: npm install, npm build.
3. Die MCP-Konfigurationsdatei von Cline öffnen.
4. Einfügen:

   {
     "mcpServers": {
       "fireproof": {
         "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js"
       }
     }
   }
   

5. Speichern, neu starten und Setup verifizieren.

API-Keys absichern

Im Repository sind keine API-Keys oder Umgebungsvariablen angegeben. Falls erforderlich, können Sie Schlüssel wie folgt schützen:

{
  "mcpServers": {
    "fireproof": {
      "command": "/path/to/fireproof-mcp/build/index.js",
      "env": {
        "API_KEY": "${FIREPROOF_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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 Konfigurationsfenster zu öffnen. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

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

Übersicht

Basierend auf diesen Tabellen ist der Fireproof MCP Database Server eine minimale, aber funktionale MCP-Implementierung. Er deckt die Grundlagen ab (CRUD-Tools und Setup-Anleitung), es fehlen jedoch explizite Prompt-Vorlagen, Ressourcendefinitionen und fortgeschrittene Features wie Roots oder Sampling-Support. Wer einen schlanken Dokumenten-Store für LLMs sucht, findet hier einen soliden Einstieg, aber mehr Dokumentation und zusätzliche Funktionen würden die Bewertung verbessern.

MCP-Score

Gesamtbewertung: 5/10 – Die Grundlagen werden abgedeckt, es ist Open Source und liefert praktischen Nutzen, doch es fehlt an vollständiger Dokumentation und fortgeschrittenen MCP-Funktionen.