Servidor Cronlytic MCP

¿Qué hace el Servidor “Cronlytic” MCP?

El Servidor Cronlytic MCP es un completo servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñado para integrarse con la API de Cronlytic, permitiendo a agentes de IA y aplicaciones potenciadas por LLM interactuar sin problemas con la infraestructura de trabajos cron sin servidor. Proporciona un puente para que los modelos de lenguaje realicen operaciones CRUD—crear, leer, actualizar y eliminar—sobre trabajos cron, así como tareas avanzadas como pausar, reanudar y monitorear la ejecución de trabajos. El servidor también soporta el acceso a logs y la obtención de métricas de rendimiento, mejorando la observabilidad y automatización. Al exponer estas funciones mediante interfaces MCP estandarizadas, el Servidor Cronlytic MCP optimiza la automatización de flujos de trabajo para desarrolladores, permitiendo la interacción directa con recursos de Cronlytic mediante lenguaje natural o solicitudes programáticas dentro de entornos de desarrollo de IA.

Lista de Prompts

• Hay 18 prompts completos disponibles para asistencia guiada y estandarización de flujos de trabajo (las plantillas específicas se referencian, pero no figuran en el repositorio).

Lista de Recursos

• Recursos de trabajos dinámicos: Permite a los LLM acceder y gestionar definiciones de trabajos cron y metadatos.
• Plantillas de cron: Proporciona plantillas reutilizables de programación para acelerar la configuración de trabajos.
• Logs de ejecución: Expone los logs de las ejecuciones de trabajos, facilitando la depuración y monitoreo.
• Métricas de rendimiento: Hace accesibles los datos de rendimiento de trabajos y estado del sistema para su análisis.

Lista de Herramientas

• Verificación de estado (Health Check): Verifica la conectividad del servidor y la API.
• Crear trabajo: Registra un nuevo trabajo cron.
• Leer trabajo: Recupera detalles de un trabajo.
• Actualizar trabajo: Modifica parámetros de un trabajo cron existente.
• Eliminar trabajo: Elimina un trabajo cron.
• Pausar trabajo: Detiene temporalmente la ejecución de un trabajo.
• Reanudar trabajo: Reinicia la ejecución de un trabajo pausado.
• Listar trabajos: Enumera todos los trabajos de la cuenta.
• Obtener logs: Recupera los logs de ejecución de un trabajo específico.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión Automatizada de Trabajos Cron: Los desarrolladores pueden crear, modificar y eliminar trabajos cron sin servidor directamente desde sus herramientas LLM, reduciendo el uso manual del panel.
• Monitoreo y Resolución de Problemas: Los LLM pueden recuperar logs de ejecución y métricas de rendimiento, facilitando la depuración rápida y comprobaciones de salud del sistema.
• Operaciones Masivas sobre Trabajos: Usa agentes de IA para listar, pausar o reanudar múltiples trabajos programáticamente, optimizando el mantenimiento y las operaciones.
• Programación Basada en Plantillas: Aprovecha plantillas de cron como recursos reutilizables, acelerando la incorporación y la coherencia entre equipos.
• Automatización de Seguridad y Auditoría: Integra con flujos automatizados para auditar periódicamente las configuraciones de trabajos y detectar anomalías.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Python 3.8+ está instalado y que el Servidor Cronlytic MCP está ejecutándose.
2. Abre la configuración de Windsurf (por ejemplo, ~/.windsurf/config.json).
3. Añade el Servidor Cronlytic MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor sea accesible.

Claude

1. Asegúrate de que Python 3.8+ está instalado y que el Servidor Cronlytic MCP está operativo.
2. Abre la configuración de integración de Claude (por ejemplo, ~/.claude/config.json).
3. Inserta lo siguiente:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma la integración ejecutando un prompt de verificación de estado.

Cursor

1. Confirma la disponibilidad de Python 3.8+ y del Servidor Cronlytic MCP.
2. Edita la configuración de Cursor (por ejemplo, ~/.cursor/config.json).
3. Añade:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Prueba con un prompt simple de listado de trabajos.

Cline

1. Valida la configuración de Python 3.8+ y del Servidor Cronlytic MCP.
2. Localiza el archivo de configuración de Cline (por ejemplo, ~/.cline/config.json).
3. Inserta:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Ejecuta una comprobación de estado de trabajos para verificar.

Asegurando claves API con variables de entorno Guarda las claves API y los IDs de usuario de forma segura:

{
  "env": {
    "CRONLYTIC_API_KEY": "your_api_key_here",
    "CRONLYTIC_USER_ID": "your_user_id_here"
  },
  "inputs": {
    "base_url": "https://api.cronlytic.com/prog"
  }
}

Alternativamente, usa un archivo de configuración como se describe en el repositorio.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

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 MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "cronlytic": {
    "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. Asegúrate de reemplazar "cronlytic" y la URL por el nombre y la dirección reales de tu servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor Cronlytic MCP está bien documentado y listo para producción, con funcionalidad completa para la gestión de trabajos cron sin servidor. Cubre todas las características principales de MCP, excepto soporte explícito de muestreo y raíces. La cobertura de prompts y herramientas es muy sólida, pero el compromiso de la comunidad open source es bajo.

Puntuación MCP

Valoración:
Basándonos en las tablas anteriores, calificaría este servidor MCP con un 7/10: está listo para producción, es rico en funciones y bien documentado, pero carece de información de muestreo/raíces, tracción open source y una licencia explícita.