Pinner MCP Server

Was macht der “Pinner” MCP Server?

Der Pinner MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der Entwicklern hilft, Drittanbieter-Abhängigkeiten – speziell Docker-Basisimages und GitHub Actions – auf ihre unveränderlichen Digests zu pinnen. Durch die Referenzierung von Abhängigkeiten über exakte, unveränderliche Versionen verbessert Pinner die Sicherheit der Lieferkette und die Reproduzierbarkeit in Softwareprojekten. Dieser Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und externen Systemen und ermöglicht automatisierte Workflows für Aufgaben im Abhängigkeitsmanagement wie das Auflösen, Aktualisieren oder Erzwingen gepinnter Versionen. Pinner MCP ist besonders nützlich in Umgebungen, die strikte Kontrolle über Abhängigkeiten benötigen und unterstützt so Software-Zuverlässigkeit und Best Practices in der Entwicklung.

Liste der Prompts

• GitHub Actions auf Commit-Hash pinnen
  Verwenden Sie diese Prompt-Vorlage, um GitHub Actions Workflow-Referenzen automatisch auf ihren spezifischen Commit-Hash umzuwandeln.
• Container-Basisimages auf Digests pinnen
  Mit diesem Prompt stellen Sie sicher, dass Docker-Basisimages mit ihren unveränderlichen Digests und nicht mit Tags referenziert werden.
• Gepinnte Versionen von Container-Basisimages aktualisieren
  Ein Workflow-Prompt, um Docker-Basisimages bei Bedarf auf die neuesten Digests zu aktualisieren.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Ressourcen-Primitive aufgeführt.

Liste der Tools

In dem verfügbaren Code oder der Dokumentation wurden keine direkten Tool-Definitionen gefunden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Durchsetzung unveränderlicher Abhängigkeiten
  Aktualisieren Sie CI/CD-Konfigurationen automatisch, sodass Docker-Images und GitHub Actions stets als unveränderliche Digests referenziert werden, um Angriffsrisiken in der Lieferkette zu reduzieren.
• Automatisiertes Abhängigkeits-Pinning
  Vereinfachen Sie Code-Reviews und Merges, indem sichergestellt wird, dass alle Drittanbieter-Aktionen und -Images gepinnt sind – für bessere Reproduzierbarkeit.
• Kontinuierliche Compliance
  Integrieren Sie das Tool in Entwicklungs-Workflows, um regelmäßig das Pinning der Abhängigkeiten zu prüfen und zu aktualisieren und so Compliance mit internen oder externen Sicherheitsrichtlinien aufrechtzuerhalten.
• Kollaborative Codebase-Wartung
  Ermöglichen Sie KI-Assistenten, Entwickler durch Vorschläge oder automatische Anwendung von Pinning-Best-Practices im Repository zu unterstützen.
• Security-Hardening für DevOps
  Reduzieren Sie Drift und unbeabsichtigte Updates in Build-Umgebungen durch strikte Kontrolle der Abhängigkeitsversionen.

Einrichtung

Windsurf

Keine expliziten Einrichtungsdetails für Windsurf vorhanden.

Claude

Keine expliziten Einrichtungsdetails für Claude vorhanden.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Docker installiert ist und Sie Container ausführen können.
2. Öffnen (oder erstellen) Sie .cursor/mcp.json in Ihrem Projekt.
3. Fügen Sie das folgende JSON-Snippet hinzu, um den Pinner MCP Server zu definieren:

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Aktivieren Sie den MCP Server in den Cursor-Einstellungen.
5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cursor gegebenenfalls neu.

API-Schlüssel absichern

Für Pinner MCP sind keine API-Schlüssel erforderlich. Falls doch, sollten Umgebungsvariablen im env-Abschnitt übergeben werden. Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Keine expliziten Einrichtungsdetails für Cline vorhanden.

Anwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden sie 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 diesem JSON-Format ein:

{
  "pinner-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 Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers (z. B. “pinner-mcp”) und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf der obigen Tabelle bietet der Pinner MCP Server einen klaren und wertvollen Workflow für das Pinning von Abhängigkeiten, es fehlt jedoch an detaillierter Dokumentation zu Ressourcen, Tools und erweiterten MCP-Funktionen. Seine aussagekräftige README und der Fokus auf praktische Anwendungsfälle sind Stärken, aber eine detailliertere Protokollebene sowie breitere Plattformdokumentation wären wünschenswert.

MCP Score

Bewertung:
Ich würde diesem MCP Server für die Protokollvollständigkeit eine 4/10 geben. Er bietet einen klaren Zweck und eine gute Nutzung für das Abhängigkeits-Pinning, aber es fehlen Dokumentation und explizite Implementierungen von MCP-Ressourcen, Tools und fortgeschrittenen Features wie Roots oder Sampling. Er ist praktisch und Open Source, aber nicht vollständig als generische MCP-Server-Implementierung dokumentiert.