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.

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:

FlowHunt MCP flow

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

AbschnittVerfügbarkeitDetails/Anmerkungen
ÜbersichtBeschreibung und Zweck in README vorhanden
Liste der PromptsKeine Prompt-Vorlagen gefunden
Liste der RessourcenKeine expliziten Ressourcen-Primitiven beschrieben
Liste der ToolsDateisystem-, Reasoning-, Journal-Tools im README aufgelistet
API-Schlüssel absichernBeispiel 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 Forks12
Anzahl Stars44

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.

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