
Serveur Model Context Protocol (MCP)
Le serveur Model Context Protocol (MCP) fait le lien entre les assistants IA et des sources de données externes, des API et des services, permettant une intégra...
Connectez vos assistants IA à toute source de données ou API externe avec le serveur Phoenix MCP—débloquez des workflows avancés et l’automatisation dans FlowHunt.
Le serveur Phoenix MCP (Model Context Protocol) est conçu pour connecter les assistants IA à des sources de données et services externes, permettant des workflows de développement avancés. En s’appuyant sur la norme MCP, Phoenix sert de passerelle entre les modèles d’IA et des ressources externes telles que des API, des bases de données ou des systèmes de fichiers. Cette intégration permet aux assistants IA d’exécuter des tâches comme l’interrogation de bases de données, la gestion de fichiers ou l’interaction avec des API, rationalisant ainsi le développement, le débogage et les processus opérationnels pour les applications centrées sur l’IA. L’architecture modulaire du serveur Phoenix MCP permet aux développeurs d’exposer facilement des ressources et outils à des workflows propulsés par LLM, améliorant à la fois l’automatisation et la flexibilité pour diverses tâches d’ingénierie.
Aucun modèle de prompt n’a été trouvé dans les fichiers ou la documentation fournis.
Aucune ressource n’a été trouvée dans les fichiers ou la documentation fournis.
Aucun outil n’a été identifié dans server.py ou dans le point d’entrée équivalent pour ce serveur MCP.
Aucun cas d’usage spécifique n’a été documenté ou référencé dans les fichiers ou la documentation fournis.
mcpServers
.Exemple JSON :
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
.Exemple JSON :
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
.Exemple JSON :
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
mcpServers
.Exemple JSON :
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"]
}
}
Sécurisation des clés API : Stockez les clés API ou identifiants sensibles à l’aide de variables d’environnement. Référencez-les dans votre configuration comme indiqué ci-dessous :
Exemple JSON avec variable d’environnement :
"mcpServers": {
"phoenix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@phoenix/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
Utilisation de MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :
{
"phoenix-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA est maintenant capable d’utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "phoenix-mcp"
par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | |
Liste des prompts | ⛔ | |
Liste des ressources | ⛔ | |
Liste des outils | ⛔ | |
Sécurisation des clés API | ✅ | |
Support de l’échantillonnage (moins important) | ⛔ |
D’après les informations disponibles, le dépôt “phoenix-mcp” ne comporte pas de documentation sur les modèles de prompt, ressources, outils ou cas d’usage. Les instructions de configuration sont génériques et il n’y a pas de preuve de support de l’échantillonnage ou des roots. Le dépôt semble être à un état précoce ou non documenté concernant les fonctionnalités MCP.
Présence d’une LICENSE | ⛔ |
---|---|
Au moins un outil | ⛔ |
Nombre de forks | 0 |
Nombre d’étoiles | 0 |
Globalement, au vu de la complétude de la documentation et des fonctionnalités MCP disponibles, le serveur Phoenix MCP obtient la note de 2/10.
Le serveur Phoenix MCP connecte les assistants IA à des sources de données et services externes via la norme MCP, permettant à vos workflows d'interagir avec des API, bases de données ou systèmes de fichiers pour une automatisation et un développement avancés.
Ajoutez le serveur Phoenix MCP via le fichier de configuration de votre plateforme sous la section `mcpServers`, en utilisant la commande et les arguments fournis. Enregistrez et redémarrez votre plateforme pour activer la connectivité.
Stockez les identifiants sensibles à l'aide de variables d'environnement et faites-y référence dans votre configuration, par exemplexa0: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }
Le serveur Phoenix MCP offre une intégration modulaire avec des ressources externes, une configuration simple avec FlowHunt et la possibilité d'étendre vos workflows IA avec un accès API, base de données ou système de fichiers.
Actuellement, le serveur Phoenix MCP n'inclut pas de modèles de prompt ni d'outils intégrés, et la documentation concernant les ressources et cas d'usage est limitée.
Rationalisez votre processus de développement IA et intégrez des services externes sans effort avec le serveur Phoenix MCP dans FlowHunt.
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