MasterGo Magic MCP Server

Was macht der “MasterGo Magic” MCP Server?

MasterGo Magic MCP ist ein eigenständiger Model Context Protocol (MCP) Service, der entwickelt wurde, um MasterGo-Designwerkzeuge mit KI-Modellen zu verbinden. Er ermöglicht eine nahtlose Integration, indem KI-Modelle direkt DSL-(Domain-Specific Language)-Daten aus MasterGo-Design-Dateien abrufen können. Durch diese Brücke zwischen Design-Assets und KI-gestützten Workflows optimiert MasterGo Magic MCP die Entwicklung und Automatisierung von Designaufgaben wie Analysen, Transformationen oder das Generieren von Designelementen. Der Server läuft unabhängig mit minimalem Setup – es wird lediglich eine Node.js-Umgebung benötigt und keine externen Abhängigkeiten –, was ihn zu einer schlanken Lösung für Teams macht, die ihre Design-zu-KI-Pipeline beschleunigen möchten.

Liste der Prompts

Im bereitgestellten Repository sind keine Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

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

Liste der Tools

Weder in server.py noch in anderen zugänglichen Repository-Dateien sind explizite Tools dokumentiert.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Design-Analyse: KI-Modelle können DSL-Daten aus MasterGo-Design-Dateien abrufen und so automatisierte Prüfungen oder Qualitätskontrollen von Design-Assets ohne manuellen Download oder Vorverarbeitung ermöglichen.
• Design-Zusammenarbeit: Durch die Bereitstellung von Design-Daten via MCP können Teams Workflows erstellen, bei denen KI bei Design-Reviews, Vorschlägen oder Dokumentationen direkt aus den Quelldateien unterstützt.
• KI-gestützte Design-Generierung: Integrieren Sie generative KI, um neue Designelemente oder Varianten vorzuschlagen, basierend auf aktuellen Projektdateien, die über den MCP-Server erreichbar sind.
• Regelbasierte Design-Validierung: Nutzen Sie MCP, um benutzerdefinierte Design-Regeln (über den --rule-Parameter) für die automatisierte Einhaltung von organisatorischen oder projektspezifischen Standards während des Designprozesses anzuwenden.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Holen Sie Ihr MasterGo API-Token über Ihre persönlichen Sicherheitseinstellungen bei MasterGo.
3. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Windsurf.
4. Fügen Sie den MasterGo Magic MCP Server mit folgendem JSON-Snippet im Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mastergo-magic": {
       "command": "npx",
       "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
     }
   }
   

5. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Windsurf neu, um den Server zu aktivieren.

Hinweis: Schützen Sie Ihr API-Token, indem Sie es in Ihre Umgebungsvariablen legen:

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<your-token-here>"
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Holen Sie Ihr MasterGo API-Token.
3. Suchen Sie die Konfiguration für MCP-Server in Claude.
4. Fügen Sie folgende Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "mastergo-magic": {
         "command": "npx",
         "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern und starten Sie Claude neu.

Hinweis: Speichern Sie Ihr Token zur Sicherheit in einer Umgebungsvariablen (MG_MCP_TOKEN).

Cursor

1. Installieren Sie Node.js.
2. Generieren Sie Ihr persönliches MasterGo Zugriffstoken.
3. Öffnen Sie die MCP-Serverkonfiguration von Cursor.
4. Fügen Sie diese Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mastergo-magic": {
         "command": "npx",
         "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
       }
     }
   }
   

5. Speichern und starten Sie Cursor neu.

Hinweis: Nutzen Sie für sensible Informationen Umgebungsvariablen:

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<your-token-here>"
  }
}

Cline

1. Überprüfen Sie, ob Node.js installiert ist.
2. Holen Sie sich ein MasterGo API-Token aus Ihrem MasterGo-Konto.
3. Fügen Sie in Clines Konfigurationsdatei Folgendes hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mastergo-magic": {
         "command": "npx",
         "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server erreichbar und funktionsfähig ist.

Hinweis: Konfigurieren Sie Ihr Token immer als Umgebungsvariable.

So verwenden 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 Ihre MCP-Serverdetails mit diesem JSON-Format ein:

{
  "mastergo-magic": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mitsamt aller Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “mastergo-magic” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf dem Obigen bietet MasterGo Magic MCP eine klare Übersicht und Setup-Anleitung, aber es fehlen Dokumentationen zu Ressourcen, Prompt-Vorlagen und Tools, die für eine vollständige MCP-Integration entscheidend sind. Sampling- und Root-Unterstützung sind ebenfalls nicht ersichtlich. Das schränkt die Wertung hinsichtlich der Out-of-the-Box-Kompatibilität mit dem MCP-Ökosystem ein.

MCP-Score