forevervm MCP Server

Was macht der “forevervm” MCP Server?

Der forevervm MCP (Model Context Protocol) Server ist als Brücke zwischen KI-Assistenten und externen Datenquellen, APIs oder Diensten konzipiert. Als Vermittler ermöglicht er KI-gestützten Workflows eine nahtlose Integration mit verschiedenen Backend-Funktionen wie Datenbankabfragen, Dateiverwaltung oder API-Interaktionen. Mit dieser Fähigkeit können Entwickler ihre KI-Systeme um Echtzeit-Datenzugriff, erweiterten Kontext und operative Tools ergänzen, wodurch Entwicklungsprozesse optimiert und neue Ebenen der Automatisierung und Intelligenz erschlossen werden. Der forevervm MCP Server ist besonders nützlich in Szenarien, in denen intelligente Agenten dynamisch mit der digitalen Umgebung interagieren müssen, um sowohl Produktivität als auch das autonom abbildbare Aufgabenspektrum zu erhöhen.

Liste der Prompts

Keine Informationen zu Prompt-Vorlagen wurden in den bereitgestellten Repository-Dateien gefunden.

Liste der Ressourcen

Keine Informationen zu von forevervm MCP Server bereitgestellten MCP-Ressourcen wurden in den verfügbaren Dateien gefunden.

Liste der Tools

Keine Informationen zu Tools in server.py oder einer entsprechenden Datei wurden in den verfügbaren Unterlagen gefunden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

Keine expliziten Anwendungsfälle wurden in den bereitgestellten Dateien dokumentiert. Übliche Einsatzbereiche für MCP Server sind allgemein:

• Datenbankverwaltung: KI-Agenten können direkt über das MCP-Interface Abfragen oder Updates auf Datenbanken ausführen.
• API-Integration: Sicherer und effizienter Zugriff auf externe APIs zur Anreicherung von Daten oder Automatisierung von Aufgaben.
• Dateioperationen: Lesen, Schreiben oder Aktualisieren von Dateien im Rahmen von Entwicklung oder Workflow-Automatisierung.
• Automatisierung von Entwicklungsworkflows: Einbindung in CI/CD-Systeme oder Projektmanagement-Tools zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
• Codebase-Analyse: KI-gestützte Code-Reviews, Suche oder Dokumentationsgenerierung in großen Codebasen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (windsurf.json oder vergleichbar).
3. Fügen Sie den forevervm MCP Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei.
5. Starten Sie Windsurf neu und prüfen Sie, ob der MCP Server läuft.

Claude

1. Prüfen Sie, ob Voraussetzungen wie Node.js installiert sind.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den forevervm MCP Server im Array mcpServers ein:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie die Protokolle, um sicherzustellen, dass der MCP Server aktiv ist.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Öffnen Sie die Hauptkonfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie den forevervm MCP Server wie folgt hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie die Serververbindung über das Cursor-Interface.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.
2. Suchen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Konfigurieren Sie den forevervm MCP Server im Objekt mcpServers:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cline neu.
5. Bestätigen Sie die Funktionsfähigkeit des Servers durch einen Testbefehl.

API-Schlüssel absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um sensible Zugangsdaten zu verwalten. Beispielkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "forevervm": {
      "command": "npx",
      "args": ["@forevervm/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Ersetzen Sie API_KEY durch Ihren tatsächlichen Schlüssel und stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung passend konfiguriert ist.

Nutzung dieses MCP in Flows

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:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und erhält Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten. Denken Sie daran, “forevervm” gegebenenfalls durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer Installation anzupassen.

Übersicht

Nach diesen beiden Tabellen fehlen beim forevervm MCP Server Dokumentation oder explizite Implementierung für Ressourcen, Prompts und Tools im bereitgestellten Verzeichnis. Die Einrichtung und Verwaltung von API-Schlüsseln sind gut abgedeckt, aber zentrale MCP-Funktionen sind in den verfügbaren Dateien nicht erkennbar. Daher bewerten wir diesen MCP Server aktuell mit 2/10 hinsichtlich Vollständigkeit und Entwicklerfreundlichkeit.

MCP Score