Servidor Litmus MCP

¿Qué hace el Servidor “Litmus” MCP?

El Servidor Litmus MCP (Model Context Protocol) es el servidor oficial desarrollado por Litmus Automation que permite a Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) y sistemas inteligentes interactuar sin problemas con Litmus Edge para la configuración, monitoreo y gestión de dispositivos. Construido sobre el MCP SDK y cumpliendo la especificación Model Context Protocol, el Servidor Litmus MCP permite que asistentes de IA se conecten con fuentes de datos industriales externas y dispositivos IoT, mejorando así los flujos de desarrollo. Este servidor juega un papel fundamental al facilitar tareas como consultas de datos de dispositivos, gestión remota de dispositivos, monitoreo en tiempo real y automatización de flujos de trabajo, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para soluciones de IoT industrial y automatización inteligente.

Lista de Prompts

No se mencionaron ni documentaron plantillas de prompts específicas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

No se encontraron definiciones de herramientas en server.py ni archivos equivalentes en este repositorio.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Configuración de Dispositivos
  Utilice el Servidor Litmus MCP para configurar remotamente dispositivos industriales conectados a través de Litmus Edge, optimizando el despliegue y la gestión en múltiples entornos.
• Monitoreo en Tiempo Real
  Permita que LLMs y sistemas inteligentes reciban flujos de datos y alertas en tiempo real desde dispositivos de borde, mejorando los tiempos de respuesta operativa.
• Automatización de Gestión de Dispositivos
  Automatice tareas rutinarias de gestión de dispositivos como actualizaciones de firmware, verificaciones de estado y diagnósticos, reduciendo la intervención manual y los errores.
• Integración con Flujos de Trabajo
  Integre las capacidades del Servidor MCP en flujos de automatización más amplios, conectando datos y acciones de control de dispositivos con lógica de negocio y herramientas analíticas.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrese de tener Node.js y Windsurf instalados.
2. Abra su archivo de configuración de Windsurf.
3. Añada el Servidor Litmus MCP usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarde la configuración y reinicie Windsurf.
5. Verifique la configuración mediante la interfaz de Windsurf.

Ejemplo de protección de claves API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Instale Node.js y configure Claude.
2. Ubique el archivo de configuración de Claude.
3. Inserte el Servidor Litmus MCP bajo mcpServers:

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

4. Guarde los cambios y reinicie Claude.
5. Compruebe la disponibilidad del servidor desde la interfaz de Claude.

Ejemplo de protección de claves API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Asegúrese de que Node.js y Cursor estén instalados.
2. Edite el archivo de configuración de Cursor.
3. Añada la siguiente configuración:

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

4. Guarde el archivo y reinicie Cursor.
5. Confirme la conexión al servidor MCP en Cursor.

Ejemplo de protección de claves API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Asegúrese de que los prerrequisitos como Node.js y Cline estén instalados.
2. Abra la configuración de Cline.
3. Inserte la configuración del Servidor Litmus MCP:

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

4. Guarde el archivo de configuración y reinicie Cline.
5. Valide la configuración usando la interfaz de Cline.

Ejemplo de protección de claves API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en su flujo de trabajo de FlowHunt, comience agregando el componente MCP a su flujo y conectándolo a su agente de IA:

Haga clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserte los detalles de su servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "litmus-mcp": {
    "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. Recuerde cambiar "litmus-mcp" por el nombre real de su servidor MCP y sustituir la URL por la suya propia.

Resumen

Una revisión cuidadosa de este repositorio muestra que, si bien las instrucciones de configuración e integración son claras y los casos de uso están bien definidos, actualmente no hay documentación ni código que detalle plantillas de prompts, recursos MCP explícitos ni implementaciones de herramientas.

Nuestra opinión

Este servidor MCP está bien documentado para su configuración e integración, especialmente para casos de uso de IoT industrial. Sin embargo, comparado con servidores más completos en funcionalidades, actualmente carece de detalles sobre plantillas de prompts, exposición de recursos y herramientas ejecutables, que son primitivas clave de MCP. Así, aunque es sólido para escenarios de gestión y automatización de dispositivos, los desarrolladores que busquen flujos más profundos impulsados por LLM pueden encontrarlo limitado en su estado actual.

Puntuación MCP