Unleash MCP Server-Integration freischalten

Was macht der “Unleash” MCP Server?

Der Unleash MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die KI-Assistenten und LLM-Anwendungen mit dem Unleash Feature Toggle System verbindet. Er fungiert als Brücke und ermöglicht es KI-Clients, Feature-Flag-Status abzufragen, Projekte aufzulisten und Feature Flags direkt über standardisierte MCP-Schnittstellen zu verwalten. Diese Integration erlaubt es Entwicklern, das Feature-Management zu automatisieren, Feature-Flag-Daten für fundierte Entscheidungen KI-Agenten bereitzustellen und Workflows zu optimieren, die auf dynamischem Feature-Toggling in Softwaresystemen basieren. Durch die Bereitstellung von Tools und Ressourcen zur Interaktion mit Unleash ermöglicht der Server KI-gesteuerten Anwendungen, Entwicklungspipelines zu verbessern, automatisierte Prüfungen durchzuführen und aktiv am Feature-Management teilzunehmen.

Liste der Prompts

• flag-check: Eine Prompt-Vorlage zur Überprüfung des Status eines einzelnen Feature Flags in Unleash.

Liste der Ressourcen

• flags: Stellt Feature-Flag-Daten als MCP-Ressource bereit, sodass Clients Informationen zu Feature Flags lesen und als Kontext verwenden können.
• projects: Ermöglicht Clients den Zugriff auf und das Auflisten aller im Unleash-System konfigurierten Projekte.

Liste der Tools

• get-flag: Ein Tool, das den Status eines angegebenen Feature Flags von Unleash abruft.
• get-projects: Ein Tool, das alle verfügbaren Projekte vom Unleash-Server auflistet.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Feature-Flag-Monitoring: Ermöglicht KI-Agenten, den Status von Feature Flags programmatisch zu prüfen und so dynamische Entscheidungen in Workflows sowie automatisierten Test-Szenarien zu treffen.
• Automatisiertes Feature-Management: KI kann Feature Flags basierend auf Kontextsignalen oder Deployment-Anforderungen erstellen, aktualisieren oder verwalten.
• Projekterkennung: Verfügbaren Projekte in Unleash einfach auflisten und erkunden – ideal für den schnellen Projekt-Einstieg und die Integration in Teams.
• Kontextbezogene Flag-Freigabe für LLMs: Übergeben Sie Feature-Flag-Informationen als Kontext an Sprachmodelle, um nuanciertere Antworten und mehr operative Übersicht zu ermöglichen.
• Continuous-Deployment-Integration: Automatisieren Sie das Umschalten von Feature Flags und das Projektmanagement als Teil von CI/CD-Pipelines, um die Agilität zu erhöhen und manuelle Eingriffe zu reduzieren.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+) installiert ist.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Unleash MCP Server zum mcpServers-Objekt mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie im Windsurf-Dashboard, ob der Unleash MCP Server läuft.

API-Schlüssel absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um sensible Daten zu speichern:

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js (v18+), falls nicht vorhanden.
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie Unleash MCP zum Abschnitt mcpServers hinzu:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die erfolgreiche Integration über das Claude-Tools-Menü.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+) installiert ist.
2. Suchen und bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgende MCP-Server-Konfiguration ein:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen Sie den MCP-Server-Status in Cursor.

Cline

1. Überprüfen Sie, dass Node.js (v18+) verfügbar ist.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Unleash MCP Server-Details wie folgt hinzu:

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Starten Sie Cline nach dem Speichern neu.
5. Validieren Sie die Funktionalität des Unleash MCP Servers.

Verwendung 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 sie mit Ihrem KI-Agenten:

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

{
  "unleash-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, "unleash-mcp" durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL entsprechend zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Unleash MCP Server bietet eine klare, fokussierte Integration für das Feature-Flag-Management in LLM-Workflows. Das Repository deckt alle wichtigen MCP-Primitiven ab, bietet praxisnahe Setup-Anleitungen und zeigt gute Sicherheitspraktiken. Fortgeschrittene MCP-Features wie Sampling und Roots sind jedoch nicht explizit dokumentiert. Insgesamt ein solider, spezialisierter MCP-Server mit klarem Mehrwert für Entwickler:innen.

MCP Score