Serveur Peacock MCP

À quoi sert le serveur “Peacock” MCP ?

Le serveur Peacock MCP est conçu pour servir de serveur Model Context Protocol (MCP) pour l’extension Peacock de Visual Studio Code. Son objectif principal est d’illustrer comment un serveur MCP peut faciliter la connexion entre des assistants IA et des API externes, améliorant ainsi les flux de travail des développeurs. En agissant comme un pont, le serveur Peacock MCP permet à des assistants alimentés par l’IA d’interagir de façon programmatique avec l’environnement VS Code, comme la personnalisation de l’apparence de l’éditeur ou la gestion des paramètres spécifiques à un projet. Cela donne aux développeurs la possibilité d’automatiser des tâches telles que la thématisation, l’identification des espaces de travail, ou d’autres interactions pilotées par API, rationalisant et enrichissant ainsi l’expérience de codage.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est décrite dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des outils

Aucun outil n’est explicitement répertorié dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles, et server.py n’est pas présent dans ce dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Démonstration d’interaction avec des API : Le serveur Peacock MCP est principalement destiné à montrer comment les serveurs MCP peuvent être utilisés pour interagir avec des API. Cela peut aider les développeurs à comprendre les bonnes pratiques pour intégrer des assistants IA avec divers services.
• Amélioration d’extension VS Code : En se connectant à Peacock via MCP, les développeurs peuvent automatiser les ajustements de thème et d’apparence dans les espaces de travail VS Code, améliorant ainsi les flux d’équipe et l’identification des espaces de travail.
• Automatisation des flux développeur : Le serveur peut servir de base pour automatiser des tâches répétitives, telles que le changement de couleur de l’éditeur selon le contexte du projet ou l’état du CI/CD, réduisant ainsi la configuration manuelle.
• Finalités pédagogiques : Le dépôt constitue une ressource précieuse pour ceux qui souhaitent apprendre comment implémenter des serveurs MCP pour connecter des outils IA à des API ou systèmes externes.
• Modèle pour des serveurs MCP personnalisés : Les développeurs peuvent l’utiliser comme modèle pour créer leurs propres serveurs MCP pour d’autres extensions ou applications nécessitant une interaction entre l’IA et les API.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre système.
2. Trouvez le fichier de configuration de Windsurf (généralement wind.config.json).
3. Ajoutez l’entrée du serveur Peacock MCP à l’aide du fragment JSON suivant :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en contrôlant si Windsurf reconnaît le serveur Peacock MCP.

Claude

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Ouvrez la configuration du serveur MCP de Claude (par exemple, claude.json).
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur Peacock MCP apparaît dans l’interface de Claude.

Cursor

1. Installez Node.js.
2. Ouvrez cursor.config.json de Cursor.
3. Insérez :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cursor.
5. Testez en lançant une commande utilisant le serveur MCP.

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Modifiez ou créez le fichier de configuration de Cline (par exemple, cline.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que l’enregistrement du serveur MCP a réussi.

Sécurisation des clés API

Stockez les clés API en tant que variables d’environnement et référencez-les dans votre configuration. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "peacock-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@johnpapa/peacock-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${PEACOCK_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PEACOCK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser 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 :

{
  "peacock-mcp": {
    "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. N’oubliez pas de remplacer “peacock-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après les tableaux, le serveur Peacock MCP constitue un projet de démonstration utile mais manque de documentation détaillée, de modèles de prompts, de ressources et de définitions d’outils, ce qui limite son usage pratique pour des intégrations MCP avancées. Sa principale valeur réside dans l’apprentissage ou comme point de départ pour le développement de serveurs MCP.

Score MCP

Note globale : 3/10 – Ce serveur MCP est une référence utile pour débuter mais reste assez limité en portée et documentation pour une utilisation concrète.