Serveur MasterGo Magic MCP

Que fait le serveur “MasterGo Magic” MCP ?

MasterGo Magic MCP est un service autonome Model Context Protocol (MCP) conçu pour connecter les outils de conception MasterGo aux modèles d’IA. Il permet une intégration transparente en offrant la possibilité aux modèles d’IA de récupérer directement les données DSL (Domain-Specific Language) depuis les fichiers MasterGo. En comblant le fossé entre les ressources de conception et les flux automatisés par IA, MasterGo Magic MCP facilite le développement et l’automatisation de tâches liées au design, telles que l’analyse, la transformation ou la génération de composants de design. Le serveur fonctionne de manière indépendante avec une configuration minimale, nécessitant uniquement un environnement Node.js et aucune dépendance externe, ce qui en fait une solution simplifiée pour les équipes souhaitant optimiser leur pipeline design-vers-IA.

Liste des prompts

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

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Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est documenté dans server.py ni dans les autres fichiers du dépôt accessibles via le lien fourni.

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Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Analyse automatisée de design : Les modèles d’IA peuvent extraire les données DSL des fichiers MasterGo, permettant des contrôles ou des inspections automatisés des ressources de conception sans téléchargement ou prétraitement manuel.
• Collaboration sur le design : En exposant les données de conception via MCP, les équipes peuvent créer des workflows où l’IA assiste dans les revues, suggestions ou documentations de design directement à partir des fichiers source.
• Génération de design par IA : Intégrez-vous à une IA générative pour proposer de nouveaux éléments ou variantes de design sur la base des fichiers projet actuels accessibles via le serveur MCP.
• Validation de design basée sur des règles : Utilisez MCP pour appliquer des règles personnalisées de conception (via le paramètre --rule) et ainsi automatiser le respect des standards organisationnels ou propres au projet lors du processus de conception.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Obtenez votre jeton API MasterGo via vos paramètres de sécurité personnels MasterGo .
3. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf.
4. Ajoutez le serveur MasterGo Magic MCP à l’aide de l’extrait JSON suivant dans la section mcpServers :

   {
     "mastergo-magic": {
       "command": "npx",
       "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
     }
   }
   

5. Enregistrez vos modifications et redémarrez Windsurf pour activer le serveur.

Remarque : Sécurisez votre jeton API en le plaçant dans vos variables d’environnement :

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<votre-jeton-ici>"
  }
}

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Récupérez votre jeton API MasterGo.
3. Localisez la configuration MCP de Claude.
4. Insérez la configuration suivante :

   {
     "mcpServers": {
       "mastergo-magic": {
         "command": "npx",
         "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez et redémarrez Claude.

Remarque : Stockez votre jeton dans une variable d’environnement (MG_MCP_TOKEN) pour plus de sécurité.

Cursor

1. Installez l’environnement Node.js.
2. Générez votre jeton d’accès personnel MasterGo.
3. Ouvrez la configuration du serveur MCP de Cursor.
4. Ajoutez cette configuration :

   {
     "mcpServers": {
       "mastergo-magic": {
         "command": "npx",
         "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour les données sensibles :

{
  "env": {
    "MG_MCP_TOKEN": "<votre-jeton-ici>"
  }
}

Cline

1. Vérifiez que Node.js est bien installé.
2. Récupérez un jeton API MasterGo via votre compte MasterGo.
3. Dans le fichier de configuration de Cline, ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "mastergo-magic": {
         "command": "npx",
         "args": ["@mastergo/magic-mcp@latest", "--token", "${MG_MCP_TOKEN}"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur est bien accessible et répond.

Remarque : Configurez toujours votre jeton comme variable d’environnement.

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 de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "mastergo-magic": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “mastergo-magic” par le nom exact de votre serveur MCP et à adapter l’URL à celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après ce qui précède, MasterGo Magic MCP fournit une vue d’ensemble claire et des instructions de configuration, mais manque de documentation sur les ressources, modèles de prompts et outils — éléments cruciaux pour une intégration MCP complète. Le support du sampling et des roots n’est pas indiqué, ce qui limite sa note pour la compatibilité avec l’écosystème MCP prêt à l’emploi.

Score MCP