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.

¿Listo para hacer crecer tu negocio?

Comienza tu prueba gratuita hoy y ve resultados en días.

Solicitar demo Iniciar sesión

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.

Únete a nuestro boletín

Obtén los últimos consejos, tendencias y ofertas gratis.

Dirección de correo electrónico

Suscribirse

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:

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

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