MCP-PIF Server-Integration
Verbinden Sie FlowHunt KI mit Ihrem Entwicklungs-Workspace über MCP-PIF. Aktivieren Sie Dateimanagement, Journaling und strukturiertes Denken direkt in Ihren Flows.

Was macht der “MCP-PIF” MCP Server?
Der MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) Server ist eine praxisnahe Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die eine sinnvolle Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erleichtert. MCP-PIF fungiert als Brücke, die KI-Assistenten mit strukturierten externen Datenquellen und Diensten verbindet und so Entwicklungs-Workflows wie Workspace-Management, Projekt-Journaling und strukturiertes Denken unterstützt. Die Kernfunktion besteht darin, Tools und Ressourcen – wie Dateisystemnavigation, Journaling-Systeme und Reasoning-Utilities – für KI-Clients bereitzustellen, damit diese Aufgaben wie Dateimanipulation, persistentes Notizenmachen und Entwicklung strukturierter Erkenntnisse ausführen können. Durch diese standardisierte Schnittstelle steigert MCP-PIF die KI-gestützte Produktivität und ermöglicht eine nahtlose Integration in Entwicklungsumgebungen.
Liste der Prompts
Es wurden keine spezifischen Prompt-Vorlagen im Repository oder in der Dokumentation gefunden.
Liste der Ressourcen
Es wurden keine expliziten Ressourcendefinitionen im Repository oder in der Dokumentation gefunden.
Liste der Tools
Dateisystem-Operationen
Werkzeuge zur Navigation und Verwaltung des Workspace-Kontexts:pwd
: Aktuelles Verzeichnis anzeigencd
: Verzeichnis wechselnread
: Dateiinhalt lesenwrite
: In eine Datei schreibenmkdir
: Verzeichnis erstellendelete
: Dateien oder Verzeichnisse löschenmove
: Dateien oder Verzeichnisse verschiebenrename
: Dateien oder Verzeichnisse umbenennen
Reasoning-Tools
Ermöglichen strukturiertes Denken und Erkenntnisentwicklung:reason
: Verbundene Erkenntnisse durch Verknüpfung von Gedanken entwickelnthink
: Räume für Überlegungen und zeitliches Denken schaffen
Journaling-System
Kontinuität bewahren und Wissen dokumentieren:journal_create
: Neue Journaleinträge erstellenjournal_read
: Journaleinträge lesen und Muster erforschen
Anwendungsfälle dieses MCP Servers
Dateimanagement im Workspace
Entwickler können KI-Assistenten nutzen, um Projektverzeichnisse zu durchsuchen, Dateien zu lesen und zu schreiben, neue Ordner zu erstellen und die Workspace-Organisation zu verwalten – so werden alltägliche Aufgaben effizienter.Projekt-Journaling
Die KI kann Projektentwicklungen dokumentieren, Protokolle pflegen und Muster aus Journaleinträgen extrahieren, um Wissenskontinuität und retrospektive Analysen zu unterstützen.Strukturiertes Denken und Erkenntnisentwicklung
Die Reasoning-Tools helfen KI und Nutzern, gemeinsam Gedankengänge aufzubauen, Projektideen zu modellieren und für komplexe Probleme verbundene Erkenntnisse zu entwickeln.Codebase-Exploration
Durch Verzeichnisnavigation und Dateilesen können Entwickler mit dem MCP-PIF Server neue Codebases durchstöbern, relevante Dateien suchen und die Projektstruktur effizient verstehen.Plattformübergreifende Workspace-Synchronisierung
MCP-PIF kann auf Windows, macOS und Linux konfiguriert und genutzt werden, um konsistente Workflows und Tool-Verfügbarkeit für Teams auf unterschiedlichen Systemen zu gewährleisten.
Einrichtung
Windsurf
- Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js 18+ und npm installiert sind.
- Repository klonen:
git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF cd mcp-pif npm install
- Server bauen:
npm run build
- Konfiguration bearbeiten:
Setzen Sie Umgebungsvariablen für das Workspace-Root oder die gewünschte Konfiguration. - Zur Windsurf-Konfiguration hinzufügen:
{ "mcpServers": { "mcp-pif": { "command": "node", "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"], "cwd": "path/to/your/mcp-pif", "env": {} } } }
- Neustarten und prüfen:
Starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie, dass “mcp-pif” verfügbar ist.
Claude
- Voraussetzungen: Installieren Sie Node.js 18+, npm und TypeScript 5.0+.
- Klonen und installieren:
git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF cd mcp-pif npm install npm run build
- Claude Desktop Client konfigurieren:
- Suchen Sie die
claude_desktop_config.json
und fügen Sie hinzu:{ "mcpServers": { "mcp-pif": { "command": "node", "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"], "cwd": "path/to/your/mcp-pif", "env": {} } } }
- Suchen Sie die
- Claude Client neu starten:
Starten Sie neu und wählen Sie “mcp-pif” als Server aus. - Setup prüfen:
Starten Sie einen neuen Chat und stellen Sie sicher, dass der Server verbunden ist.
Cursor
- Voraussetzungen installieren: Node.js 18+, npm, TypeScript.
- Klonen & installieren:
git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF cd mcp-pif npm install npm run build
- Cursor-Konfiguration aktualisieren:
{ "mcpServers": { "mcp-pif": { "command": "node", "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"], "cwd": "path/to/your/mcp-pif", "env": {} } } }
- Cursor neu starten:
Starten Sie die App neu und prüfen Sie die Server-Verfügbarkeit.
Cline
- Abhängigkeiten installieren: Node.js 18+, npm, TypeScript.
- Klonen & bauen:
git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF cd mcp-pif npm install npm run build
- Cline konfigurieren:
{ "mcpServers": { "mcp-pif": { "command": "node", "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"], "cwd": "path/to/your/mcp-pif", "env": {} } } }
- Neustarten & prüfen:
Starten Sie Cline neu, um zu bestätigen, dass “mcp-pif” aktiv ist.
API-Schlüssel absichern
Um sensible Schlüssel oder Zugangsdaten zu schützen, setzen Sie diese über Umgebungsvariablen in der Konfiguration:
{
"mcpServers": {
"mcp-pif": {
"command": "node",
"args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
"cwd": "path/to/your/mcp-pif",
"env": {
"MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
}
}
}
}
Wie nutzt man dieses MCP in Flows
MCP in FlowHunt verwenden
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich “System-MCP-Konfiguration” tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:
{
"mcp-pif": {
"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 Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “mcp-pif” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.
Übersicht
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | Beschreibung und Zweck in README vorhanden |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gefunden |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten Ressourcen-Primitiven beschrieben |
Liste der Tools | ✅ | Dateisystem-, Reasoning-, Journal-Tools im README aufgelistet |
API-Schlüssel absichern | ✅ | Beispiel für Umgebungsvariablen/Inputs in Setup-Anleitung vorhanden |
Sampling Support (weniger relevant) | ⛔ | Keine Erwähnung von Sampling in Doku oder Code |
Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und dem Code bietet MCP-PIF einen soliden Satz an Kernwerkzeugen und gute Setup-Anleitungen, aber es fehlen klare Prompt-Vorlagen, Ressourcenauflistungen und fortgeschrittene MCP-Features wie Sampling und Roots-Support. Insgesamt ist diese Implementierung eine solide Grundlage für grundlegende Aufgaben, könnte aber in benutzerorientierter Dokumentation und erweiterten Protokollfunktionen verbessert werden.
MCP Score
Lizenz vorhanden | ✅ |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 12 |
Anzahl Stars | 44 |
Gesamtbewertung: 6/10
MCP-PIF ist ein starker Ausgangspunkt für MCP-basiertes Workspace-Management und Reasoning, mit klar strukturiertem Code und Einrichtung, aber es fehlen detaillierte Prompt- und Ressourcen-Definitionen sowie fortgeschrittene Dokumentation zu MCP-Features.
Häufig gestellte Fragen
- Was ist der MCP-PIF Server?
MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) ist ein Open-Source-MCP-Server, der Ihre KI-Assistenten mit externen Daten, Tools und Diensten verbindet. Er ermöglicht fortschrittliches Workspace-Management, Projekt-Journaling und strukturiertes Denken für KI-gestützte Workflows.
- Welche Tools stellt MCP-PIF bereit?
MCP-PIF bietet Dateisystem-Operationen (wie Lesen, Schreiben, Verschieben von Dateien), Reasoning-Tools für die Entwicklung von Erkenntnissen und ein Journaling-System für persistente Notizen und Projektdokumentation.
- Wie integriere ich MCP-PIF mit FlowHunt?
Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem FlowHunt-Flow hinzu und konfigurieren Sie sie mit den Details Ihres MCP-PIF-Servers. Dadurch kann Ihr KI-Agent alle MCP-PIF-Funktionen direkt in Ihren Workflows nutzen.
- Ist MCP-PIF plattformübergreifend?
Ja, MCP-PIF kann unter Windows, macOS und Linux eingerichtet und genutzt werden, um konsistente Entwicklungs-Workflows in Teams zu gewährleisten.
- Wie sichere ich sensible Schlüssel oder Zugangsdaten?
Legen Sie sensible Informationen wie API-Schlüssel über Umgebungsvariablen in Ihrer MCP-Konfiguration fest. So bleiben sie sicher und außerhalb Ihres Quellcodes.
Starten Sie mit MCP-PIF
Statten Sie Ihre FlowHunt-Agenten mit Workspace-Management, Journaling und Reasoning-Tools aus. Integrieren Sie MCP-PIF noch heute für nahtlose Entwicklungs-Workflows.