Serveur Litmus MCP

Que fait le “Serveur” Litmus MCP ?

Le Litmus MCP (Model Context Protocol) Server est le serveur officiel développé par Litmus Automation qui permet aux grands modèles de langage (LLMs) et aux systèmes intelligents d’interagir sans friction avec Litmus Edge pour la configuration, la surveillance et la gestion des dispositifs. Construit sur le SDK MCP et conforme à la spécification Model Context Protocol, le serveur Litmus MCP permet aux assistants IA de se connecter à des sources de données industrielles externes et à des appareils IoT, améliorant ainsi les workflows de développement. Ce serveur joue un rôle clé pour faciliter des tâches telles que les requêtes de données d’appareils, la gestion à distance, la surveillance en temps réel et l’automatisation des workflows, en faisant un outil puissant pour les solutions IoT industrielles et l’automatisation intelligente.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné ou documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

Aucune définition d’outil trouvée dans server.py ou fichiers équivalents de ce dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Configuration des dispositifs
  Utilisez le serveur Litmus MCP pour configurer à distance les équipements industriels connectés via Litmus Edge, simplifiant le déploiement et la gestion sur plusieurs environnements.
• Surveillance en temps réel
  Permettez aux LLMs et aux systèmes intelligents de recevoir des flux de données et des alertes en temps réel depuis les dispositifs Edge, améliorant ainsi les temps de réaction opérationnels.
• Automatisation de la gestion des dispositifs
  Automatisez les tâches courantes de gestion telles que les mises à jour du firmware, les vérifications d’état et les diagnostics, réduisant l’intervention manuelle et les risques d’erreur.
• Intégration dans les workflows
  Intégrez les capacités du serveur MCP dans des workflows d’automatisation plus larges, reliant les données et les actions des dispositifs à la logique métier et aux outils analytiques.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir installé Node.js et Windsurf.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Litmus MCP à l’aide de ce fragment JSON :

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration via l’interface Windsurf.

Exemple de sécurisation des clés API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js et configurez Claude.
2. Localisez le fichier de configuration Claude.
3. Insérez le serveur Litmus MCP sous mcpServers :

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la disponibilité du serveur depuis l’interface de Claude.

Exemple de sécurisation des clés API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Vérifiez que Node.js et Cursor sont installés.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez la configuration suivante :

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cursor.
5. Confirmez la connexion du serveur MCP dans Cursor.

Exemple de sécurisation des clés API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Assurez-vous que les prérequis comme Node.js et Cline sont installés.
2. Ouvrez la configuration de Cline.
3. Insérez la configuration du serveur Litmus MCP :

   "mcpServers": {
     "litmus-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@litmus/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Cline.
5. Validez la configuration via l’interface de Cline.

Exemple de sécurisation des clés API

"mcpServers": {
  "litmus-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@litmus/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "LITMUS_API_KEY": "${LITMUS_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${LITMUS_API_KEY}"
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les workflows

Utilisation du 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 de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

{
  "litmus-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer "litmus-mcp" par le vrai nom de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Une analyse attentive de ce dépôt montre que, bien que les instructions de configuration et d’intégration soient claires et que les cas d’usage soient bien définis, il n’existe actuellement aucune documentation ou code détaillant des modèles de prompt, des ressources MCP explicites ou des implémentations d’outils.

Notre avis

Ce serveur MCP est bien documenté pour la configuration et l’intégration, notamment pour les cas d’usage IoT industriel. Cependant, par rapport à des serveurs plus riches en fonctionnalités, il manque actuellement de détails sur les modèles de prompt, l’exposition de ressources et les outils exécutables, qui sont des primitives centrales MCP. Ainsi, s’il est solide pour la gestion des dispositifs et l’automatisation, les développeurs cherchant des workflows LLM plus poussés pourraient le juger limité à ce stade.

Score MCP