Servidor MCP de Firebase

Conecta agentes de IA a tu backend de Firebase con el Servidor MCP de Firebase. Automatiza la gestión de bases de datos, archivos y usuarios directamente desde el constructor de flujos inteligentes de FlowHunt.

Servidor MCP de Firebase

¿Qué hace el servidor “Firebase” MCP?

Firebase MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que asistentes de IA trabajen directamente con los servicios de Firebase, facilitando a los desarrolladores la integración de flujos de trabajo impulsados por IA con su infraestructura backend. Al exponer Firestore de Firebase (una base de datos de documentos), Storage (para gestión y carga de archivos) y Authentication (gestión y verificación de usuarios) como herramientas MCP, el servidor permite a los asistentes de IA realizar tareas como consultar bases de datos, gestionar archivos y manejar la autenticación de usuarios. Esta integración agiliza los flujos de desarrollo permitiendo que los agentes de IA interactúen programáticamente con los recursos de Firebase, automaticen tareas repetitivas y brinden soporte inteligente a aplicaciones sin salir de tu entorno de desarrollo preferido.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitas en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Recursos

No hay primitivas de recurso MCP explícitas en la documentación o archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

  • Firestore: Permite operaciones sobre bases de datos de documentos, como lectura y escritura en colecciones de Firestore.
  • Storage: Proporciona capacidades de gestión de archivos, incluyendo una robusta funcionalidad de carga en Firebase Storage.
  • Authentication: Permite operaciones de gestión y verificación de usuarios usando Firebase Authentication.

Casos de Uso de este Servidor MCP

  • Gestión de Bases de Datos: Utiliza agentes de IA para automatizar operaciones en Firestore—como consultas, actualizaciones o eliminación de documentos—mejorando la eficiencia de tareas backend.
  • Gestión de Archivos: Agiliza cargas y descargas de archivos en Firebase Storage, permitiendo que asistentes de IA manejen flujos de trabajo con documentos o medios.
  • Gestión de Usuarios: Automatiza autenticación, registro y verificación de usuarios mediante Firebase Authentication, reduciendo la carga administrativa manual.
  • Automatización CI/CD: Integra el servidor MCP en pipelines de desarrollo para gestionar bases de datos de prueba o manejar datos de usuario en escenarios de test automatizados.
  • Asistentes de IA Contextuales: Potencia asistentes de IA con acceso en tiempo real a datos de Firebase, haciéndolos más contextuales para soporte y resolución de problemas en aplicaciones.

Cómo configurarlo

Windsurf

  1. Asegúrate de tener instalado Node.js y un proyecto de Firebase con credenciales de cuenta de servicio.
  2. Localiza tu archivo de configuración MCP de Windsurf.
  3. Agrega el servidor MCP de Firebase a tu configuración:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
  5. Verifica la configuración comprobando la conexión con Firebase MCP en la lista de servidores MCP.

Claude

  1. Requisitos previos: Node.js y credenciales del proyecto Firebase.
  2. Abre ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
  3. Agrega el servidor MCP de Firebase:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Guarda los cambios y reinicia Claude Desktop.
  5. Confirma que Firebase MCP esté en ejecución desde la interfaz de Claude.

Cursor

  1. Requisitos previos: Node.js y credenciales de Firebase.
  2. Encuentra tu archivo de configuración MCP de Cursor.
  3. Agrega la entrada del servidor MCP de Firebase:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Guarda y reinicia Cursor.
  5. Valida listando los servidores MCP disponibles en Cursor.

Cline

  1. Asegúrate de tener disponibles Node.js y las credenciales de Firebase.
  2. Abre el archivo de configuración de Cline.
  3. Inserta la configuración de Firebase MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "firebase-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Guarda y reinicia Cline.
  5. Revisa que Firebase MCP aparezca en tus servidores MCP activos.

Seguridad de las Claves API

Guarda las credenciales sensibles en variables de entorno. Ejemplo usando env e inputs en JSON:

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@gannonh/firebase-mcp@latest"],
      "env": {
        "FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT": "path/to/your/serviceAccountKey.json"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-firebase-project-id"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Flujo MCP de FlowHunt

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:

{
  "firebase-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “firebase-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
ResumenIntegra servicios de Firebase con asistentes de IA vía MCP
Lista de PromptsNinguno encontrado
Lista de RecursosNinguno encontrado
Lista de HerramientasFirestore, Storage, Authentication
Seguridad de Claves APIEjemplo de variable de entorno proporcionado
Soporte de muestreo (menos relevante)No especificado

Según las tablas anteriores, el servidor MCP de Firebase es muy práctico para integrar asistentes de IA con Firebase, pero carece de documentación detallada sobre plantillas de prompts y primitivas de recursos MCP. Su cobertura sobre las principales herramientas de Firebase es sólida, y la guía de configuración/seguridad está presente. La ausencia de información sobre muestreo, raíces o recursos reduce ligeramente su completitud.

Puntuación MCP

¿Tiene LICENSE?✅ (MIT)
¿Tiene al menos una herramienta?✅ (3 herramientas)
Número de Forks31
Número de Stars168

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Servidor MCP de Firebase?

Firebase MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que asistentes y agentes de IA interactúen directamente con servicios de Firebase como Firestore, Storage y Authentication, facilitando la automatización de flujos de trabajo de backend y soporte inteligente para aplicaciones.

¿Qué servicios de Firebase están disponibles a través de este MCP?

El servidor expone Firestore (base de datos de documentos), Storage (gestión de archivos) y Authentication (gestión de usuarios), permitiendo que los agentes de IA consulten bases de datos, gestionen archivos y manejen autenticación de usuarios.

¿Cómo aseguro mis credenciales de Firebase?

Guarda credenciales sensibles como la clave de cuenta de servicio en variables de entorno. Consulta los ejemplos de configuración proporcionados para inyectar estas variables de forma segura en la configuración de tu servidor MCP.

¿Pueden los agentes de IA de FlowHunt acceder a mis datos en vivo de Firebase?

Sí, una vez que el servidor MCP está configurado y conectado, tus agentes de IA pueden realizar operaciones en tiempo real sobre tus recursos de Firestore, Storage y Authentication según lo permitan tus credenciales de cuenta de servicio.

¿Cuáles son los casos de uso comunes del Servidor MCP de Firebase?

Automatizar consultas y actualizaciones en Firestore, gestionar cargas y descargas de archivos, manejar registro y verificación de usuarios, integrarse con pipelines CI/CD y potenciar asistentes de IA más inteligentes y contextuales para el soporte de aplicaciones.

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