
Integración del Servidor Prefect MCP
El Servidor Prefect MCP conecta asistentes de IA con la plataforma de orquestación de flujos Prefect, permitiendo la gestión en lenguaje natural de flujos, desp...
Permite que tus agentes de IA ejecuten comandos shell de forma segura, automaticen flujos de trabajo, obtengan diagnósticos del sistema e interactúen con archivos—directamente desde FlowHunt usando mcp-server-commands.
El mcp-server-commands MCP (Model Context Protocol) Server actúa como un puente entre los asistentes de IA y la capacidad de ejecutar comandos locales o del sistema de forma segura. Al exponer una interfaz para ejecutar comandos shell, permite que los clientes de IA accedan a datos externos, interactúen con el sistema de archivos, realicen diagnósticos o automaticen flujos de trabajo directamente desde su entorno. El servidor procesa solicitudes de comandos de LLMs y devuelve la salida, incluyendo tanto STDOUT
como STDERR
, que pueden utilizarse para análisis o acciones adicionales. Esto mejora los flujos de trabajo de desarrollo al permitir tareas como listar directorios, ver información del sistema o ejecutar scripts, ampliando así las capacidades prácticas de los asistentes de IA para desarrolladores y usuarios avanzados.
No se listan recursos explícitos en la documentación o el código disponibles.
hostname
, ls -al
, echo "hello world"
). Devuelve STDOUT
y STDERR
como texto. Admite un parámetro opcional stdin
para pasar entrada (como código o contenido de archivos) a comandos que lo acepten, facilitando la escritura de scripts y operaciones con archivos.hostname
o top
para obtener el estado del sistema o detalles del entorno directamente desde el asistente de IA.ls -al
), crea o lee archivos y manipula archivos de texto utilizando comandos shell.stdin
, permitiendo prototipado rápido o automatización.mcp-server-commands
:npm install -g mcp-server-commands
{
"mcpServers": {
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"]
}
}
}
mcp-server-commands
globalmente:npm install -g mcp-server-commands
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"]
}
}
}
mcp-server-commands
globalmente:npm install -g mcp-server-commands
{
"mcpServers": {
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"]
}
}
}
npm install -g mcp-server-commands
{
"mcpServers": {
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"]
}
}
}
Si necesitas suministrar variables de entorno sensibles (por ejemplo, claves API), utiliza los campos env
e inputs
en la configuración:
{
"mcpServers": {
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"],
"env": {
"EXAMPLE_API_KEY": "${EXAMPLE_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${EXAMPLE_API_KEY}"
}
}
}
}
Reemplaza EXAMPLE_API_KEY
por el nombre real de tu variable de entorno.
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:
Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"mcp-server-commands": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta, con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “mcp-server-commands” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL con la de tu propio servidor MCP.
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | Proporciona ejecución de comandos shell como herramienta para LLMs. |
Lista de Prompts | ✅ | run_command |
Lista de Recursos | ⛔ | No se listan recursos explícitos. |
Lista de Herramientas | ✅ | run_command |
Protección de Claves API | ✅ | Soportado mediante env e inputs en la configuración. |
Soporte de Sampling (menos relevante para la evaluación) | ⛔ | No mencionado en la documentación o el código. |
Nuestra opinión:
Este servidor MCP es simple pero muy eficaz para su propósito: dar acceso a LLMs a la terminal del sistema de forma controlada. Está bien documentado, es fácil de configurar y tiene advertencias de seguridad claras. Sin embargo, su alcance es limitado (una sola herramienta, sin recursos explícitos ni plantillas de prompts más allá de run_command
), y funciones MCP avanzadas como Roots y Sampling no se mencionan en la documentación o el código. En general, es muy adecuado para desarrolladores que buscan acceso shell a través de IA, pero carece de mayor extensibilidad.
Tiene LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Posee al menos una herramienta | ✅ |
Número de Forks | 27 |
Número de Estrellas | 159 |
Es un servidor MCP que expone una interfaz segura para que los asistentes de IA ejecuten comandos shell locales o del sistema. Esto permite que los clientes de IA interactúen con el sistema de archivos, realicen diagnósticos o automaticen flujos de trabajo procesando solicitudes de comandos y devolviendo su salida.
La herramienta principal es 'run_command', que permite ejecutar comandos shell (por ejemplo, 'ls -al', 'echo', 'hostname'). Devuelve tanto STDOUT como STDERR y admite pasar entrada mediante stdin para scripts u operaciones con archivos.
Los casos de uso incluyen diagnósticos del sistema, gestión de archivos, ejecución de scripts, automatización de tareas de desarrollo y flujos de trabajo de aprobación de comandos seguros.
Los valores sensibles se pueden aportar mediante los campos 'env' e 'inputs' en la configuración. Utiliza variables de entorno para evitar exponer secretos en texto plano.
No, mcp-server-commands MCP se centra en la ejecución de comandos. Funciones como gestión avanzada de recursos o sampling no se mencionan en la documentación disponible.
Agrega el componente MCP a tu flujo de FlowHunt y conéctalo a tu agente de IA. En la configuración, especifica los detalles del servidor MCP, como el transporte y la URL, para habilitar la ejecución de comandos por IA dentro de tus flujos.
Dale a tus asistentes de IA acceso shell seguro y configurable para automatización, diagnóstico y gestión de archivos con el servidor mcp-server-commands MCP.
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