Servidor Peacock MCP

¿Qué hace el Servidor “Peacock” MCP?

El Servidor Peacock MCP está diseñado para servir como un servidor Model Context Protocol (MCP) para la extensión Peacock en Visual Studio Code. Su propósito principal es ilustrar cómo un servidor MCP puede facilitar conexiones entre asistentes de IA y APIs externas, mejorando así los flujos de trabajo de desarrollo. Al actuar como puente, el Servidor Peacock MCP permite que los asistentes impulsados por IA interactúen programáticamente con el entorno de VS Code, como personalizar la apariencia del editor o gestionar configuraciones específicas de proyectos. Esto capacita a los desarrolladores para automatizar tareas como la tematización, identificación de espacios de trabajo u otras interacciones impulsadas por API, en última instancia agilizando y enriqueciendo la experiencia de codificación.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitamente en la documentación disponible ni en los archivos del repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos explícitos en la documentación disponible ni en los archivos del repositorio.

Lista de Herramientas

No se enumeran herramientas explícitas en la documentación disponible ni en los archivos del repositorio, y server.py no está presente en este repositorio.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Demostración de Interacción con APIs: El Servidor Peacock MCP está destinado principalmente a mostrar cómo se pueden usar los servidores MCP para interactuar con APIs. Esto puede ayudar a los desarrolladores a comprender buenas prácticas para integrar asistentes de IA con varios servicios.
• Mejora de extensiones de VS Code: Al conectarse a Peacock a través de MCP, los desarrolladores pueden automatizar el cambio de temas y la apariencia en espacios de trabajo de VS Code, mejorando los flujos de trabajo en equipo y la identificación de espacios.
• Automatización de Flujos de Trabajo para Desarrolladores: El servidor puede servir como base para automatizar tareas repetitivas, como cambiar los colores del editor según el contexto del proyecto o el estado de CI/CD, reduciendo así la configuración manual.
• Propósitos Educativos: El repositorio es un recurso valioso para quienes están aprendiendo a implementar servidores MCP para conectar herramientas de IA con APIs o sistemas externos.
• Plantilla para Servidores MCP Personalizados: Los desarrolladores pueden usarlo como plantilla para crear sus propios servidores MCP para otras extensiones o aplicaciones que requieran interacción entre IA y APIs.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado en tu sistema.
2. Localiza el archivo de configuración de Windsurf (usualmente wind.config.json).
3. Añade la entrada del Servidor Peacock MCP utilizando un fragmento JSON:

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

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando si Windsurf reconoce el servidor Peacock MCP.

Claude

1. Asegúrate de que Node.js esté disponible.
2. Abre la configuración de servidores MCP de Claude (por ejemplo, claude.json).
3. Añade:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor Peacock MCP aparece en la interfaz de Claude.

Cursor

1. Instala Node.js.
2. Abre cursor.config.json de Cursor.
3. Inserta:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Cursor.
5. Prueba invocando un comando que use el servidor MCP.

Cline

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Edita o crea el archivo de configuración de Cline (por ejemplo, cline.config.json).
3. Añade el servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Comprueba el registro exitoso del servidor MCP.

Protección de Claves API

Guarda las claves API como variables de entorno y haz referencia a ellas en tu configuración. Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo en FlowHunt, comienza añadiendo 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:

{
  "peacock-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. Recuerda cambiar “peacock-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas, el servidor Peacock MCP sirve como un proyecto de demostración útil pero carece de documentación detallada, plantillas de prompts, recursos y definiciones de herramientas, lo que limita su uso práctico para integraciones MCP avanzadas. Su principal valor es como recurso de aprendizaje o punto de partida para el desarrollo de servidores MCP.

Puntuación MCP

Puntuación general: 3/10 – Este servidor MCP es una referencia útil para comenzar, pero es bastante limitado en alcance y documentación para su uso en escenarios reales.