Servidor Firefly MCP

¿Qué hace el Servidor “Firefly” MCP?

El Firefly MCP (Model Context Protocol) Server es un servidor basado en TypeScript diseñado para integrarse con la plataforma Firefly, permitiendo la conexión fluida entre asistentes de IA y tus entornos Cloud y SaaS. Su función principal es permitir que los clientes de IA descubran, gestionen y codifiquen recursos de cuentas conectadas, como AWS u otros proveedores de nube. Al exponer capacidades de descubrimiento y codificación de recursos, Firefly MCP potencia flujos de trabajo impulsados por IA para tareas como la gestión y automatización de infraestructura. El servidor soporta autenticación segura y está diseñado para una fácil integración con herramientas de desarrollo, incluyendo Claude y Cursor, mejorando la productividad del desarrollador al permitir consultas en lenguaje natural y generación de Infraestructura como Código.

Lista de Prompts

• No se documentan plantillas de prompt explícitas en el repositorio.

Lista de Recursos

• Descubrimiento de Recursos: Expone todos los recursos de tus cuentas Cloud y SaaS conectadas para consultas asistidas por IA.
• Codificación de Recursos: Permite que los recursos descubiertos se representen como Infraestructura como Código (por ejemplo, plantillas de Terraform).
• Autenticación Segura: Utiliza claves de acceso para interactuar de forma segura con los recursos gestionados por Firefly.

Lista de Herramientas

• No se listan herramientas explícitas en los archivos del repositorio (como server.py o un archivo TypeScript equivalente).

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Descubrimiento de Recursos en la Nube: Consulta y lista todos los recursos (por ejemplo, instancias EC2) en tus cuentas AWS y otras cuentas cloud a través de lenguaje natural.
• Generación de Infraestructura como Código: Codifica automáticamente los recursos descubiertos en Terraform u otros formatos IaC, ahorrando tiempo de ingeniería.
• Gestión Multicloud Segura: Administra recursos a través de múltiples proveedores cloud y SaaS con autenticación segura y unificada.
• Integración con Herramientas de Desarrollo de IA: Usa Cursor, Claude o herramientas similares para aprovechar las capacidades de Firefly MCP en tus flujos de trabajo de desarrollo.
• Automatización de Tareas de Infraestructura: Permite que los agentes de IA automaticen tareas repetitivas de gestión de infraestructura, mejorando la eficiencia y reduciendo errores.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Node.js (v14+) y npm/yarn.
2. Genera las claves de acceso de Firefly desde tu cuenta de Firefly.
3. Instala el servidor MCP usando npx:

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Actualiza tu configuración mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Guarda los cambios y reinicia Windsurf si es necesario.

Claude

1. Requisitos previos: Node.js (v14+) y claves de acceso de Firefly.
2. Inicia el servidor MCP:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Añade a tu configuración de Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Claude. Verifica la integración.

Cursor

1. Instala Node.js y obtén las credenciales de Firefly.
2. Ejecuta el servidor como se describió anteriormente.
3. En Cursor, conecta al servidor MCP según la documentación de Model Context Protocol de Cursor.
4. Ejemplo de configuración:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Usa la extensión de Cursor para interactuar con Firefly MCP.

Cline

1. Configura Node.js y las credenciales de Firefly.
2. Inicia el servidor MCP:

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. En el archivo de configuración (mcp.json), añade:

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline para aplicar los cambios.

Protección de Claves API

Mantén siempre tus claves de acceso en secreto y prefiere el uso de variables de entorno para las credenciales:

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP en 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 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:

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Resumen

Según la documentación disponible y la estructura del repositorio, Firefly MCP ofrece un resumen sólido, recomendaciones de seguridad e integración de recursos, pero carece de detalles sobre plantillas de prompts, herramientas, raíces y funciones de muestreo. Por lo tanto, es funcional pero no está completamente documentado para todas las capacidades MCP.

Nuestra opinión

Puntuación MCP: 5/10
Firefly MCP cubre lo esencial para la configuración, el uso y la integración de recursos con documentación clara y una licencia permisiva, pero carece de funciones avanzadas de MCP y soporte detallado para herramientas/prompts en su repositorio público.

Puntuación MCP