MCP-PIF Server-Integration

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 anzeigen
  • cd: Verzeichnis wechseln
  • read: Dateiinhalt lesen
  • write: In eine Datei schreiben
  • mkdir: Verzeichnis erstellen
  • delete: Dateien oder Verzeichnisse löschen
  • move: Dateien oder Verzeichnisse verschieben
  • rename: Dateien oder Verzeichnisse umbenennen

• Reasoning-Tools
  Ermöglichen strukturiertes Denken und Erkenntnisentwicklung:

  • reason: Verbundene Erkenntnisse durch Verknüpfung von Gedanken entwickeln
  • think: Räume für Überlegungen und zeitliches Denken schaffen

• Journaling-System
  Kontinuität bewahren und Wissen dokumentieren:

  • journal_create: Neue Journaleinträge erstellen
  • journal_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

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js 18+ und npm installiert sind.
2. Repository klonen:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Server bauen:

   npm run build
   

4. Konfiguration bearbeiten:
   Setzen Sie Umgebungsvariablen für das Workspace-Root oder die gewünschte Konfiguration.
5. 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": {}
       }
     }
   }
   

6. Neustarten und prüfen:
   Starten Sie Windsurf neu und überprüfen Sie, dass “mcp-pif” verfügbar ist.

Claude

1. Voraussetzungen: Installieren Sie Node.js 18+, npm und TypeScript 5.0+.
2. Klonen und installieren:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. 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": {}
         }
       }
     }
     

4. Claude Client neu starten:
   Starten Sie neu und wählen Sie “mcp-pif” als Server aus.
5. Setup prüfen:
   Starten Sie einen neuen Chat und stellen Sie sicher, dass der Server verbunden ist.

Cursor

1. Voraussetzungen installieren: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klonen & installieren:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cursor-Konfiguration aktualisieren:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Cursor neu starten:
   Starten Sie die App neu und prüfen Sie die Server-Verfügbarkeit.

Cline

1. Abhängigkeiten installieren: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Klonen & bauen:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Cline konfigurieren:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. 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

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

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.