
Serveur MCP EdgeOne Pages
Le serveur MCP EdgeOne Pages permet le déploiement rapide et automatisé de fichiers HTML, de dossiers ou d’archives zip en tant que sites statiques sur EdgeOne ...
Intégrez le serveur MCP Edgee dans FlowHunt pour automatiser et gérer organisations, projets, utilisateurs et composants avec des outils puissants pour développeurs et l’automatisation des workflows.
Le serveur MCP Edgee connecte les assistants IA et les agents basés sur LLM à l’API Edgee, permettant une gestion avancée des organisations, projets, composants et utilisateurs au sein des workflows développeur. En exploitant le Model Context Protocol (MCP), le serveur MCP Edgee permet aux clients d’effectuer des actions telles que la gestion des organisations, la manipulation des projets et de leurs domaines/composants, ainsi que l’administration des utilisateurs et des tokens API. Cette intégration simplifie les opérations telles que les requêtes base de données, la gestion de fichiers et les interactions API, permettant aux développeurs d’automatiser efficacement et de contrôler divers aspects de leurs ressources Edgee de manière programmatique.
Aucun modèle de prompt n’est documenté dans le dépôt.
Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
Utilisez les variables d’environnement pour les identifiants sensibles :
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "VOTRE_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
claude_desktop_config.json
:{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "VOTRE_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
cursor.config.json
).{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "VOTRE_TOKEN"
}
}
}
}
npm install -g @edgee/mcp-server-edgee
cline.config.json
.{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"edgee": {
"command": "npx",
"args": ["@edgee/mcp-server-edgee"],
"env": {
"EDGEE_API_TOKEN": "VOTRE_TOKEN"
}
}
}
}
Utiliser MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"edgee": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP en tant qu’outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “edgee” par le nom réel de votre serveur MCP (ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | Présentation dans README.md |
Liste des prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt documenté |
Liste des ressources | ⛔ | Aucune ressource MCP explicite trouvée |
Liste des outils | ✅ | Liste complète des outils dans README.md |
Sécurisation des clés API | ✅ | Usage de variables d’env montré dans les instructions de setup |
Support du sampling (moins important) | ⛔ | Aucune mention du sampling |
Sur la base du tableau ci-dessus, le serveur MCP Edgee fournit un support solide des outils et des instructions de configuration claires, mais manque de prompts documentés, de primitives de ressources et de support sampling/roots. La documentation est utile mais pourrait être plus complète sur les fonctionnalités spécifiques MCP.
Score MCP : 5/10
Le serveur MCP Edgee propose une intégration robuste des outils et une configuration claire pour plusieurs plateformes, mais manque de modèles de prompts, de descriptions de ressources et de fonctionnalités MCP avancées comme roots et sampling, qui en amélioreraient l’utilité et l’interopérabilité.
Dispose d’une LICENCE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Au moins un outil | ✅ |
Nombre de Forks | 1 |
Nombre d’Étoiles | 0 |
Le serveur MCP Edgee connecte les assistants IA et les agents basés sur LLM à l’API Edgee, permettant aux développeurs d’automatiser la gestion des organisations, projets, composants et utilisateurs via le Model Context Protocol (MCP).
Il est idéal pour automatiser la gestion d’organisation et de projet, les opérations du cycle de vie des composants, l’administration des utilisateurs et des accès, ainsi que l’automatisation sécurisée de l’upload de fichiers—en particulier dans les contextes de développement et de workflow IA.
Installez le serveur globalement avec npm et ajoutez la configuration dans le fichier de config de votre client. Utilisez les variables d’environnement pour gérer en toute sécurité vos tokens API comme indiqué dans les instructions ci-dessus.
Il prend en charge la gestion d’organisation, les opérations de projet et de domaine, la publication et le versionnage de composants, les invitations d’utilisateurs, la gestion des tokens API et les capacités d’upload sécurisé de fichiers.
Actuellement, le serveur MCP Edgee ne documente pas de modèles de prompt ni de ressources MCP explicites, privilégiant plutôt l’intégration robuste d’outils et l’automatisation des workflows.
Les tokens API doivent toujours être stockés sous forme de variables d’environnement dans votre configuration pour éviter toute fuite accidentelle et pour assurer la sécurité de votre automatisation.
Dynamisez vos workflows IA en intégrant le serveur MCP Edgee pour une gestion fluide des organisations, projets et utilisateurs. Commencez à automatiser vos opérations de développement dès aujourd’hui.
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