ntfy-mcp MCP-Server

Was macht der “ntfy-mcp” MCP-Server?

ntfy-mcp ist ein MCP-Server (Model Context Protocol), der als Benachrichtigungsbrücke zwischen KI-Assistenten und dem ntfy-Benachrichtigungsdienst dient. Seine Hauptfunktion ist es, Nutzer zu benachrichtigen, sobald ihr KI-Assistent eine Aufgabe abgeschlossen hat – für nahtlose und unaufdringliche Updates. Durch die Integration mit MCP ermöglicht ntfy-mcp Entwicklungs-Workflows, die von sofortigen, geräteübergreifenden Benachrichtigungen profitieren, etwa um Nutzer zu alarmieren, wenn Codeausführung, Datenverarbeitung oder sonstige automatisierte Aufgaben abgeschlossen sind. So bleiben Nutzer in Echtzeit informiert, ohne ihre Umgebung ständig überwachen zu müssen, was die Produktivität steigert und Kontextwechsel reduziert.

Liste der Prompts

• Im Repository sind keine spezifischen Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

• Im verfügbaren Inhalt sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert oder verfügbar.

Liste der Tools

• notify_user
  Sendet eine Benachrichtigung an ein angegebenes ntfy-Topic, sobald ein KI-Assistent eine Aufgabe abgeschlossen hat. Dies ist das Hauptwerkzeug, das ntfy-mcp zur Integration von Benachrichtigungen in Entwicklungs-Workflows bereitstellt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Warnungen bei Aufgabenabschluss
  Entwickler können Benachrichtigungen auf ihrem Handy oder Gerät erhalten, wenn lang laufende oder im Hintergrund ablaufende Aufgaben ihres KI-Assistenten abgeschlossen sind.
• Fernüberwachung
  Bleiben Sie über den Status automatisierter Workflows oder Skripte informiert, ohne deren Fortschritt manuell prüfen zu müssen.
• Produktivitätssteigerung
  Entlastet Nutzer von ständiger Überwachung, sodass sie sich auf andere Aufgaben konzentrieren können und sicher sein dürfen, dass sie bei wichtigen Ereignissen benachrichtigt werden.
• Integration mit DevOps
  Erhalten Sie Benachrichtigungen über Deployments, Builds oder abgeschlossene CI/CD-Pipelines via ntfy und reagieren Sie rechtzeitig, um Ausfallzeiten zu minimieren.
• Verbesserte Nutzererfahrung
  Macht KI-gestützte Tools nutzerfreundlicher, indem sichergestellt wird, dass Nutzer mühelos informiert bleiben.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Klonen Sie das Repository und führen Sie npm install sowie npm run build aus.
3. Lokalisieren Sie die Windsurf-MCP-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie den ntfy-mcp-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu.
5. Änderungen speichern und Windsurf neu starten.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<Ihr Topic-Name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js und klonen/bauen Sie ntfy-mcp wie oben beschrieben.
2. Öffnen Sie die Config-Datei von Claude für MCP-Server.
3. Fügen Sie die ntfy-mcp-Konfiguration wie unten gezeigt ein.
4. Starten Sie Claude neu, damit die Änderungen wirksam werden.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<Ihr Topic-Name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist und ntfy-mcp gebaut wurde.
2. Bearbeiten Sie die MCP-Server-Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie die Details des ntfy-mcp-Servers mit folgender JSON-Vorlage hinzu.
4. Speichern und Cursor neu starten.

"mcpServers": {
  "ntfy-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "NTFY_TOPIC": "<Ihr Topic-Name>"
    },
    "autoApprove": [
      "notify_user"
    ]
  }
}

Cline

1. Installieren Sie Node.js, dann klonen/bauen Sie ntfy-mcp.
2. Öffnen Sie die MCP-Server-Konfiguration von Cline.
3. Fügen Sie die Serverdetails wie im folgenden Beispiel ein.
4. Speichern und Cline neu starten.
5. Laden Sie die ntfy-App herunter und abonnieren Sie Ihr Topic.

"ntfy-mcp": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/ntfy-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "NTFY_TOPIC": "<Ihr Topic-Name>"
  },
  "autoApprove": [
    "notify_user"
  ]
}

API-Schlüssel absichern

Speichern Sie Topic-Namen oder sensible Schlüssel in Umgebungsvariablen, anstatt sie fest im Code zu hinterlegen. Beispiel:

"env": {
  "NTFY_TOPIC": "${NTFY_TOPIC}"
},
"inputs": {
  "topic": "${NTFY_TOPIC}"
}

Verwendung dieses MCPs 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. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details mit folgendem JSON-Format ein:

{
  "ntfy-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, “ntfy-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Dieser MCP-Server ist sehr fokussiert und einfach gehalten, stellt ein einziges nützliches Tool (notify_user) für Benachrichtigungszwecke bereit. Die Dokumentation ist klar und die Einrichtung unkompliziert, allerdings fehlen Prompt-Vorlagen, Ressourcendefinitionen und fortgeschrittene MCP-Funktionen wie Sampling oder Roots. Seine beste Bewertung erhält er für seine Schlichtheit und den gezielten Anwendungsfall.

MCP Score