Firefly MCP Server

À quoi sert le serveur “Firefly” MCP ?

Le serveur Firefly MCP (Model Context Protocol) est un serveur basé sur TypeScript conçu pour s’intégrer à la plateforme Firefly, permettant une connexion transparente entre les assistants IA et vos environnements Cloud et SaaS. Son rôle principal est de permettre aux clients IA de découvrir, gérer et codifier les ressources des comptes connectés, comme AWS ou d’autres fournisseurs cloud. En exposant des capacités de découverte et de codification des ressources, Firefly MCP permet des workflows pilotés par l’IA pour des tâches telles que la gestion et l’automatisation de l’infrastructure. Le serveur prend en charge l’authentification sécurisée et a été conçu pour une intégration aisée avec des outils de développement, dont Claude et Cursor, améliorant la productivité des développeurs via des requêtes en langage naturel et la génération d’Infrastructure as Code.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’est documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

• Découverte de ressources : Expose toutes les ressources de vos comptes Cloud et SaaS connectés pour des requêtes assistées par IA.
• Codification de ressources : Permet de représenter les ressources découvertes en Infrastructure as Code (par exemple, templates Terraform).
• Authentification sécurisée : Utilise des clés d’accès pour interagir en toute sécurité avec les ressources gérées par Firefly.

Liste des outils

• Aucun outil explicite n’est listé dans les fichiers du dépôt (comme server.py ou un fichier TypeScript équivalent).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte de ressources cloud : Interrogez et listez toutes les ressources (par exemple, instances EC2) sur vos comptes AWS et autres clouds via le langage naturel.
• Génération d’Infrastructure as Code : Codifiez automatiquement les ressources découvertes en Terraform ou autres formats IaC, ce qui fait gagner un temps précieux à l’ingénierie.
• Gestion multi-cloud sécurisée : Gérez des ressources sur plusieurs fournisseurs cloud et SaaS avec une authentification unifiée et sécurisée.
• Intégration avec des outils de développement IA : Utilisez Cursor, Claude ou des outils similaires pour exploiter les capacités de Firefly MCP dans vos workflows de développement.
• Automatisation des tâches d’infrastructure : Permettez aux agents IA d’automatiser les tâches répétitives de gestion d’infrastructure, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant les erreurs.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (v14+) et npm/yarn sont installés.
2. Générez des clés d’accès Firefly depuis votre compte Firefly.
3. Installez le serveur MCP en utilisant npx :

   npx @fireflyai/firefly-mcp
   

4. Mettez à jour votre configuration mcp.json :

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
         "env": {
           "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
           "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sauvegardez les modifications et redémarrez Windsurf si nécessaire.

Claude

1. Prérequis : Node.js (v14+) et clés d’accès Firefly.
2. Lancez le serveur MCP :

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Ajoutez à votre configuration Claude :

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez et redémarrez Claude. Vérifiez l’intégration.

Cursor

1. Installez Node.js et obtenez les identifiants Firefly.
2. Lancez le serveur comme décrit ci-dessus.
3. Dans Cursor, connectez-vous au serveur MCP selon la documentation Model Context Protocol de Cursor.
4. Exemple de configuration :

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

5. Utilisez l’extension Cursor pour interagir avec Firefly MCP.

Cline

1. Configurez Node.js et les identifiants Firefly.
2. Démarrez le serveur MCP :

   npx @fireflyai/firefly-mcp --sse --port 6001
   

3. Dans le fichier de configuration (mcp.json), ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "firefly": {
         "url": "http://localhost:6001/sse"
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez et redémarrez Cline pour appliquer les changements.

Sécurisation des clés API

Gardez toujours vos clés d’accès secrètes et privilégiez l’utilisation de variables d’environnement pour les identifiants :

{
  "mcpServers": {
    "firefly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@fireflyai/firefly-mcp"],
      "env": {
        "FIREFLY_ACCESS_KEY": "your_access_key",
        "FIREFLY_SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans 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 configuration MCP système, renseignez les détails de votre serveur MCP selon ce format JSON :

{
  "firefly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “firefly” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Selon la documentation et la structure du dépôt disponibles, Firefly MCP offre une bonne vue d’ensemble, un guide de sécurité et une intégration des ressources, mais manque de détails sur les templates de prompt, outils, racines et fonctionnalités d’échantillonnage. Il est donc fonctionnel mais pas pleinement documenté pour toute la gamme des capacités MCP.

Notre avis

Score MCP : 5/10
Firefly MCP couvre l’essentiel pour l’installation, l’utilisation et l’intégration des ressources avec une documentation claire et une licence permissive, mais manque de fonctionnalités MCP avancées et de support détaillé pour les outils/prompts dans son dépôt public.

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