Integración del Servidor MCP-PIF

¿Qué hace el servidor MCP-PIF?

El servidor MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) es una implementación práctica del Model Context Protocol (MCP) diseñada para facilitar la colaboración significativa entre humanos e IA. Actuando como puente, MCP-PIF permite a los asistentes de IA conectarse con fuentes de datos y servicios externos estructurados, apoyando flujos de desarrollo como la gestión de espacios de trabajo, registro de proyectos y razonamiento estructurado. Su función principal es exponer herramientas y recursos—como navegación por el sistema de archivos, sistemas de registro y utilidades de razonamiento—a clientes de IA, permitiéndoles ejecutar tareas como manipulación de archivos, toma de notas persistentes y desarrollo de ideas estructuradas. Al proporcionar esta interfaz estandarizada, MCP-PIF mejora la productividad impulsada por IA y permite una integración fluida con entornos de desarrollo.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompt específicas en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se encontraron definiciones de recursos explícitas en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• Operaciones sobre el sistema de archivos
  Herramientas para navegar y gestionar el contexto del espacio de trabajo:

  • pwd: Muestra el directorio actual
  • cd: Cambia de directorio
  • read: Lee el contenido de un archivo
  • write: Escribe en un archivo
  • mkdir: Crea un directorio
  • delete: Elimina archivos o directorios
  • move: Mueve archivos o directorios
  • rename: Renombra archivos o directorios

• Herramientas de razonamiento
  Permiten pensamiento estructurado y desarrollo de ideas:

  • reason: Desarrolla ideas conectadas enlazando pensamientos
  • think: Crea espacios para la contemplación y el razonamiento temporal

• Sistema de registro
  Mantiene la continuidad y documenta el conocimiento:

  • journal_create: Crea nuevas entradas de registro
  • journal_read: Lee y explora patrones en el registro

Casos de uso de este servidor MCP

• Gestión de archivos del espacio de trabajo
  Los desarrolladores pueden usar asistentes de IA para navegar directorios de proyectos, leer y escribir archivos, crear nuevas carpetas y gestionar la organización del espacio de trabajo, agilizando tareas cotidianas.

• Registro de proyectos
  La IA puede documentar desarrollos del proyecto, mantener registros y extraer patrones de las entradas de registro, apoyando la continuidad del conocimiento y el análisis retrospectivo.

• Razonamiento estructurado y desarrollo de ideas
  Las herramientas de razonamiento ayudan a IA y usuarios a construir cadenas de pensamiento, modelar ideas de proyectos y desarrollar ideas conectadas para resolver problemas complejos.

• Exploración de bases de código
  Al permitir la navegación por directorios y la lectura de archivos, los desarrolladores pueden usar el servidor MCP-PIF para explorar nuevas bases de código, buscar archivos relevantes y comprender la estructura del proyecto eficientemente.

• Sincronización de espacios de trabajo multiplataforma
  MCP-PIF puede configurarse y usarse en Windows, macOS y Linux, garantizando flujos y herramientas consistentes para equipos en distintos sistemas.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Asegúrate de tener Node.js 18+ y npm instalados.
2. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Construye el servidor:

   npm run build
   

4. Edita la configuración:
   Define variables de entorno para la raíz del espacio de trabajo o la configuración según sea necesario.
5. Agrega a la configuración de Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Reinicia y verifica:
   Reinicia Windsurf y confirma que “mcp-pif” esté disponible.

Claude

1. Requisitos previos: Instala Node.js 18+, npm y TypeScript 5.0+.
2. Clona e instala:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configura el cliente de escritorio de Claude:
   • Localiza claude_desktop_config.json y agrega:

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Reinicia el Cliente Claude:
   Inicia o reinicia, selecciona “mcp-pif” como servidor.
5. Verifica la configuración:
   Inicia un nuevo chat y asegúrate de que el servidor se conecte.

Cursor

1. Instala los requisitos: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clona e instala:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Actualiza la configuración de Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Reinicia Cursor:
   Reinicia la aplicación y verifica la disponibilidad del servidor.

Cline

1. Instala dependencias: Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clona y construye:

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configura Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Reinicia y verifica:
   Reinicia Cline para confirmar que “mcp-pif” está activo.

Protección de claves API

Para proteger claves o credenciales sensibles, configúralas mediante variables de entorno en la configuración:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Resumen

Según la documentación y el código disponibles, MCP-PIF ofrece un conjunto robusto de herramientas principales e instrucciones de configuración claras, pero carece de plantillas de prompt, listados de recursos y funciones avanzadas MCP como soporte de muestreo y raíces. En general, esta implementación es sólida para tareas fundamentales, pero podría mejorar en documentación orientada al usuario y características avanzadas del protocolo.

Puntuación MCP

Valoración general: 6/10

MCP-PIF es un excelente punto de partida para la gestión de espacios de trabajo y razonamiento basados en MCP, con código y configuración claros, pero faltan definiciones detalladas de prompts y recursos y documentación de funciones MCP avanzadas.