Servidor MasterGo Magic MCP

El Servidor MasterGo Magic MCP conecta los flujos de trabajo de diseño con la IA: automatiza, analiza y genera recursos de diseño directamente desde archivos MasterGo en tus flujos de FlowHunt con configuración fácil y segura.

Servidor MasterGo Magic MCP

¿Qué hace el Servidor “MasterGo Magic” MCP?

MasterGo Magic MCP es un servicio independiente de Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar las herramientas de diseño MasterGo con modelos de IA. Permite una integración fluida al posibilitar que los modelos de IA recuperen directamente datos DSL (Lenguaje Específico de Dominio) de los archivos de diseño de MasterGo. Al cerrar la brecha entre recursos de diseño y flujos de trabajo impulsados por IA, MasterGo Magic MCP mejora el desarrollo y la automatización de tareas relacionadas con el diseño, como analizar, transformar o generar componentes de diseño. El servidor se ejecuta de manera independiente con una configuración mínima, requiriendo solo un entorno Node.js y sin dependencias externas, lo que lo convierte en una solución ágil para equipos que buscan potenciar su pipeline de diseño a IA.

Lista de Prompts

No hay plantillas de prompts documentadas en el repositorio proporcionado.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en los archivos disponibles.

Lista de Herramientas

No se documentan herramientas explícitas en server.py ni en otros archivos del repositorio accesibles mediante el enlace proporcionado.

Casos de Uso de este Servidor MCP

  • Análisis Automatizado de Diseño: Los modelos de IA pueden recuperar datos DSL de archivos de diseño MasterGo, permitiendo inspecciones automatizadas o revisiones de calidad de recursos de diseño sin descarga o preprocesamiento manual.
  • Colaboración en Diseño: Al exponer datos de diseño vía MCP, los equipos pueden crear flujos de trabajo donde la IA asista en revisiones, sugerencias o documentación de diseño directamente desde los archivos fuente.
  • Generación de Diseño con IA: Integra con IA generativa para proponer nuevos elementos o variaciones de diseño basados en archivos de proyecto actuales accesibles a través del servidor MCP.
  • Validación Basada en Reglas: Utiliza MCP para aplicar reglas de diseño personalizadas (mediante el parámetro --rule) para la aplicación automatizada de estándares organizacionales o específicos de proyecto durante el proceso de diseño.

Cómo configurarlo

Windsurf

  1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
  2. Obtén tu token de API de MasterGo mediante tu configuración de seguridad personal de MasterGo.
  3. Abre el archivo de configuración de Windsurf.
  4. Agrega el servidor MasterGo Magic MCP usando el siguiente fragmento JSON en tu sección mcpServers:
    {
      "mastergo-magic": {
        "command": "npx",
        "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
      }
    }
    
  5. Guarda los cambios y reinicia Windsurf para activar el servidor.

Nota: Protege tu token de API colocándolo en tus variables de entorno:

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<tu-token-aquí>"
  }
}

Claude

  1. Instala Node.js si aún no está presente.
  2. Recupera tu token de API de MasterGo.
  3. Ubica la configuración de MCP servers de Claude.
  4. Inserta la siguiente configuración:
    {
      "mcpServers": {
        "mastergo-magic": {
          "command": "npx",
          "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
        }
      }
    }
    
  5. Guarda y reinicia Claude.

Nota: Almacena tu token en una variable de entorno (MG_MCP_TOKEN) para mayor seguridad.

Cursor

  1. Instala un entorno Node.js.
  2. Genera tu token de acceso personal de MasterGo.
  3. Abre la configuración del servidor MCP de Cursor.
  4. Agrega esta configuración:
    {
      "mcpServers": {
        "mastergo-magic": {
          "command": "npx",
          "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
        }
      }
    }
    
  5. Guarda y reinicia Cursor.

Nota: Usa variables de entorno para la información sensible:

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<tu-token-aquí>"
  }
}

Cline

  1. Verifica que Node.js esté instalado.
  2. Obtén un token de API de MasterGo desde tu cuenta de MasterGo.
  3. En el archivo de configuración de Cline, añade:
    {
      "mcpServers": {
        "mastergo-magic": {
          "command": "npx",
          "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
        }
      }
    }
    
  4. Guarda el archivo y reinicia Cline.
  5. Confirma que el servidor sea accesible y esté respondiendo.

Nota: Configura siempre tu token como variable de entorno.


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 a tu agente de IA:

FlowHunt MCP flow

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración de sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mastergo-magic": {
    "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 “mastergo-magic” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu servidor MCP.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
ResumenDescripción disponible en README.md
Lista de PromptsNo se encontraron plantillas de prompts en el repositorio
Lista de RecursosNo se encontraron definiciones de recursos explícitos
Lista de HerramientasNo hay definiciones de herramientas en el código accesible
Seguridad de Claves APIUso de variables de entorno descrito en instrucciones de configuración
Soporte para Sampling (menos importante en evaluación)No hay evidencia de soporte para sampling

Con base en lo anterior, MasterGo Magic MCP proporciona una visión general clara e instrucciones de configuración, pero carece de documentación sobre recursos, plantillas de prompts y herramientas, que son cruciales para la integración completa en el ecosistema MCP. El soporte para sampling y roots tampoco está indicado. Esto limita su puntaje para compatibilidad lista para usar con el ecosistema MCP.


Puntaje MCP

¿Tiene LICENSE?⛔ (no se detectó archivo LICENSE)
¿Tiene al menos una herramienta?
Número de Forks19
Número de Stars108

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Servidor MasterGo Magic MCP?

MasterGo Magic MCP es un servicio independiente de Model Context Protocol que conecta las herramientas de diseño MasterGo con modelos de IA, permitiendo el acceso automatizado a los datos de diseño y habilitando flujos de trabajo impulsados por IA como análisis, transformación y generación de recursos de diseño.

¿Cuáles son los casos de uso comunes para este servidor MCP?

Los casos de uso incluyen análisis automatizado de diseño, colaboración asistida por IA en diseño, generación de diseño impulsada por IA y validación basada en reglas de archivos de diseño.

¿Cómo proporciono mi token de API de MasterGo de forma segura?

Almacena tu token de API en una variable de entorno (MG_MCP_TOKEN) y haz referencia a ella en la configuración de tu servidor MCP. Esto previene exposiciones accidentales en el código o archivos de configuración.

¿Necesito alguna dependencia además de Node.js?

No se requieren dependencias externas. El servidor se ejecuta de forma independiente con solo Node.js y tu token de API de MasterGo.

¿Puedo utilizar este servidor MCP en flujos de FlowHunt?

Sí. Añade el componente MCP en tu flujo de FlowHunt, configúralo con los detalles de tu MasterGo Magic MCP, y tu agente de IA tendrá acceso a los datos de diseño y capacidades expuestas por el servidor.

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