ntfy-me-mcp MCP-Server

Was macht der “ntfy-me-mcp” MCP-Server?

Der ntfy-me-mcp MCP-Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und ntfy-Benachrichtigungsservern (einschließlich selbst gehosteter oder ntfy.sh-Instanzen). Er ermöglicht es KI-Agenten, Benachrichtigungen mithilfe des Model Context Protocol (MCP) programmgesteuert zu senden und abzurufen, wodurch die Produktivität und Automatisierung in Entwicklungs-Workflows gesteigert wird. Indem Benachrichtigungsoperationen über MCP zur Verfügung gestellt werden, können Sprachmodelle und Tools sicher mit Benachrichtigungsdiensten interagieren – inklusive sicherer Token-Authentifizierung. Dadurch eignet er sich besonders für Szenarien, in denen automatisierte Alarme, Erinnerungen oder benachrichtigungsbasierte Workflows erforderlich sind, und erleichtert die standardisierte Kommunikation zwischen externen Diensten, APIs und KI-gesteuerten Agenten.

Liste der Prompts

Es wurden im Repository oder in der Dokumentation keine expliziten Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

In server.py oder im Repository wurden keine expliziten Tools aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Alarmierung
  Entwickler können ntfy-me-mcp nutzen, um bei bestimmten Ereignissen (z.B. fehlgeschlagene CI/CD-Builds, Serverfehler oder wichtige Log-Einträge) in Echtzeit Benachrichtigungen an sich selbst oder Teams zu senden.

• KI-gesteuerte Erinnerungen
  Integrieren Sie KI-Assistenten, um Erinnerungen oder umsetzbare Alarme über ntfy zu planen und zu versenden – für die Automatisierung persönlicher oder Team-Produktivitätsabläufe.

• Benachrichtigungsbasierte Auslöser
  Verwenden Sie KI-Agenten, um Aktionen auszulösen, wenn bestimmte Benachrichtigungen empfangen werden, z.B. Eskalation von Vorfällen, Starten von Folge-Workflows oder Aktualisieren von Dashboards.

• Plattformübergreifende Benachrichtigungen
  Versenden Sie Benachrichtigungen von verschiedenen KI-Tools oder Bots an jeden ntfy-kompatiblen Client (Mobilgerät, Desktop, Browser), sodass Nutzer immer und überall erreicht werden.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Konfiguration bearbeiten: Suchen Sie Ihre Datei .windsurf/settings.json oder eine plattformspezifische Konfigurationsdatei.
3. ntfy-me-mcp-Server hinzufügen: Fügen Sie in mcpServers Folgendes ein:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern und neu starten: Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen: Prüfen Sie, ob ntfy-me-mcp läuft und als MCP-Server verfügbar ist.

Beispiel für die Sicherung von API-Schlüsseln (env-Abschnitt):

{
  "ntfy-me-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
    "env": {
      "NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
    },
    "inputs": {
      "NTFY_SERVER": "https://ntfy.sh"
    }
  }
}

Claude

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Konfigurationsdatei: Öffnen Sie die MCP-Konfiguration (z.B. .claude/mcp.json).
3. MCP-Server hinzufügen:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Claude neu starten.
5. Integration prüfen.

Cursor

1. Voraussetzungen: Node.js installiert.
2. Cursor-Konfiguration öffnen: (.cursor/settings.json)
3. MCP-Server hinzufügen:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Setup validieren.

Cline

1. Voraussetzungen: Node.js installiert.
2. cline.config.json bearbeiten.
3. MCP-Server einfügen:

   {
     "ntfy-me-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Cline neu starten.
5. Verfügbarkeit des MCP prüfen.

Hinweis:
Um API-Schlüssel zu schützen, verwenden Sie stets den Abschnitt env in Ihrer Konfiguration. Beispiel:

{
  "ntfy-me-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gitmotion/ntfy-me-mcp@latest"],
    "env": {
      "NTFY_AUTH_TOKEN": "${env.NTFY_AUTH_TOKEN}"
    }
  }
}

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 Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “ntfy-me-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf obiger Tabelle erhält ntfy-me-mcp eine solide Bewertung. Es bietet klaren Mehrwert für Benachrichtigungs-Workflows, es fehlen jedoch Dokumentation oder Code für MCP-Prompt-Vorlagen, Ressourcen oder Tools und es werden keine erweiterten MCP-Funktionen wie Roots oder Sampling erwähnt.

MCP-Bewertung