
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...
Le serveur forevervm MCP permet des connexions transparentes entre vos agents IA et des services externes, libérant une automatisation avancée et des workflows intelligents dans FlowHunt.
Le serveur forevervm MCP (Model Context Protocol) est conçu comme une passerelle entre les assistants IA et des sources de données, APIs ou services externes. En tant qu’intermédiaire, il permet aux workflows pilotés par l’IA de s’intégrer de manière transparente à diverses fonctionnalités backend, telles que les requêtes de bases de données, la gestion de fichiers ou les interactions API. Cette capacité permet aux développeurs d’enrichir leurs systèmes IA avec un accès aux données en temps réel, un contexte enrichi et des outils opérationnels, rationalisant ainsi les processus de développement et ouvrant la voie à de nouveaux niveaux d’automatisation et d’intelligence. Le serveur forevervm MCP est particulièrement utile lorsque des agents intelligents doivent interagir dynamiquement avec l’environnement numérique, améliorant à la fois la productivité et la diversité des tâches réalisables de façon autonome.
Aucune information sur des modèles de prompt n’a été trouvée dans les fichiers du dépôt fourni.
Aucune information sur les ressources MCP exposées par le serveur forevervm MCP n’a été trouvée dans les fichiers disponibles.
Aucune information sur les outils présents dans server.py
ou équivalent n’a été trouvée dans les fichiers disponibles.
Aucun cas d’usage explicite n’a été documenté dans les fichiers fournis. Les usages courants des serveurs MCP incluent généralement :
windsurf.json
ou équivalent).mcpServers
:{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"]
}
}
}
Utilisez des variables d’environnement pour gérer les identifiants sensibles. Exemple de configuration :
{
"mcpServers": {
"forevervm": {
"command": "npx",
"args": ["@forevervm/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Remplacez API_KEY
par votre clé réelle et assurez-vous que votre environnement est configuré en conséquence.
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP selon le format JSON suivant :
{
"forevervm": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “forevervm” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Présentation | ✅ | |
Liste des prompts | ⛔ | |
Liste des ressources | ⛔ | |
Liste des outils | ⛔ | |
Sécurisation des clés API | ✅ | Exemple de configuration fourni |
Support du sampling (moins important ici) | ⛔ |
À la lecture de ces deux tableaux, le serveur forevervm MCP semble dépourvu de documentation ou d’implémentation explicite pour les ressources, prompts et outils dans le répertoire fourni. Les instructions d’installation et la gestion des clés API sont bien couvertes, mais les fonctionnalités MCP essentielles ne sont pas évidentes dans les fichiers disponibles. Sur cette base, nous attribuons au serveur MCP une note de 2/10 pour l’exhaustivité et l’utilisabilité développeur à ce stade.
Présence d’une LICENSE | ⛔ (aucun fichier LICENSE trouvé dans le répertoire) |
---|---|
Au moins un outil | ⛔ |
Nombre de Forks | N/A (niveau dépôt, pas sous-dossier) |
Nombre de Stars | N/A (niveau dépôt, pas sous-dossier) |
Le serveur forevervm MCP est une passerelle entre les agents IA et des sources de données, APIs ou services externes. Il permet aux workflows pilotés par l'IA d'interagir avec des systèmes backend pour l'accès aux données en temps réel, l'automatisation opérationnelle et un contexte enrichi.
Les cas courants incluent la gestion de base de données, l'intégration d'API, les opérations sur fichiers, l'automatisation de workflows de développement et l'exploration de code, permettant aux agents IA d'automatiser des tâches et d'accéder à des systèmes externes.
Suivez les instructions pas à pas pour votre client (Windsurf, Claude, Cursor ou Cline) afin d'ajouter le serveur MCP à votre configuration, puis redémarrez votre outil et vérifiez la connexion.
Utilisez des variables d'environnement dans votre configuration serveur MCP pour stocker les clés sensibles. Exemple : { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }
D'après la documentation et les fonctionnalités disponibles, le serveur forevervm MCP obtient une note de 2/10 pour l'utilisabilité développeur et l'exhaustivité à ce stade.
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