Intégration du serveur MCP-PIF

Que fait le serveur MCP “MCP-PIF” ?

Le serveur MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) est une implémentation concrète du protocole Model Context Protocol (MCP) conçue pour faciliter une collaboration efficace entre humains et IA. Agissant comme un pont, MCP-PIF permet aux assistants IA de se connecter à des sources de données structurées et à des services externes, soutenant ainsi des workflows de développement tels que la gestion d’espace de travail, le journal de projet et le raisonnement structuré. Sa fonction principale est d’exposer des outils et ressources — comme la navigation dans le système de fichiers, les systèmes de journalisation et les utilitaires de raisonnement — aux clients IA, leur permettant d’exécuter des tâches telles que la manipulation de fichiers, la prise de notes persistantes et le développement d’idées structurées. En fournissant cette interface standardisée, MCP-PIF optimise la productivité assistée par l’IA et permet une intégration fluide avec les environnements de développement.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’a été trouvé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune définition explicite de ressource n’a été trouvée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• Opérations sur le système de fichiers
  Outils pour naviguer et gérer le contexte de l’espace de travail :

  • pwd : Afficher le répertoire courant
  • cd : Changer de répertoire
  • read : Lire le contenu d’un fichier
  • write : Écrire dans un fichier
  • mkdir : Créer un répertoire
  • delete : Supprimer des fichiers ou répertoires
  • move : Déplacer des fichiers ou répertoires
  • rename : Renommer des fichiers ou répertoires

• Outils de raisonnement
  Permettent le raisonnement structuré et le développement d’insights :

  • reason : Développer des insights connectés en reliant des pensées
  • think : Créer des espaces de réflexion et de raisonnement temporel

• Système de journal
  Maintenir la continuité et documenter la connaissance :

  • journal_create : Créer de nouvelles entrées de journal
  • journal_read : Lire et explorer les motifs dans le journal

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de fichiers dans l’espace de travail
  Les développeurs peuvent utiliser des assistants IA pour naviguer dans les répertoires de projet, lire et écrire des fichiers, créer de nouveaux dossiers et organiser l’espace de travail, simplifiant ainsi les tâches courantes.

• Journalisation de projet
  L’IA peut documenter l’évolution des projets, tenir des journaux et extraire des motifs à partir des entrées, favorisant la continuité des connaissances et l’analyse rétrospective.

• Raisonnement structuré et développement d’insights
  Les outils de raisonnement aident l’IA et les utilisateurs à construire ensemble des chaînes de pensées, modéliser des idées de projet et développer des insights connectés pour résoudre des problèmes complexes.

• Exploration de base de code
  En permettant la navigation dans les répertoires et la lecture de fichiers, les développeurs peuvent utiliser le serveur MCP-PIF pour explorer de nouveaux codebases, rechercher des fichiers pertinents et comprendre efficacement la structure du projet.

• Synchronisation multiplateforme des espaces de travail
  MCP-PIF peut être configuré et utilisé sur Windows, macOS et Linux, assurant des workflows cohérents et la disponibilité des outils pour les équipes sur des systèmes différents.

Comment l’installer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js 18+ et npm sont installés.
2. Clonez le dépôt :

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   

3. Construisez le serveur :

   npm run build
   

4. Éditez la configuration :
   Définissez les variables d’environnement pour la racine de l’espace de travail ou la config si besoin.
5. Ajoutez à la configuration Windsurf :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

6. Redémarrez et vérifiez :
   Redémarrez Windsurf et confirmez la disponibilité de “mcp-pif”.

Claude

1. Prérequis : Installez Node.js 18+, npm et TypeScript 5.0+.
2. Clonez et installez :

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configurez le client Claude Desktop :
   • Trouvez claude_desktop_config.json et ajoutez :

     {
       "mcpServers": {
         "mcp-pif": {
           "command": "node",
           "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
           "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
           "env": {}
         }
       }
     }
     

4. Redémarrez le client Claude :
   Démarrez ou redémarrez, sélectionnez “mcp-pif” comme serveur.
5. Vérifiez l’installation :
   Démarrez un nouveau chat et assurez-vous que le serveur se connecte.

Cursor

1. Installez les prérequis : Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clonez et installez :

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Mettez à jour la configuration Cursor :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cursor :
   Redémarrez l’application et vérifiez la disponibilité du serveur.

Cline

1. Installez les dépendances : Node.js 18+, npm, TypeScript.
2. Clonez et construisez :

   git clone https://github.com/hungryrobot1/MCP-PIF
   cd mcp-pif
   npm install
   npm run build
   

3. Configurez Cline :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-pif": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
         "env": {}
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez & vérifiez :
   Redémarrez Cline pour confirmer que “mcp-pif” est actif.

Sécuriser les clés API

Pour sécuriser les clés ou identifiants sensibles, définissez-les via des variables d’environnement dans la configuration :

{
  "mcpServers": {
    "mcp-pif": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/mcp-pif/build/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/mcp-pif",
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des 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 système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “mcp-pif” par le vrai nom de votre serveur MCP et de renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation et le code disponibles, MCP-PIF offre un ensemble robuste d’outils de base et de bonnes instructions d’installation, mais il manque des modèles de prompts clairs, des définitions explicites de ressources et des fonctionnalités MCP avancées comme le sampling et le support des roots. Dans l’ensemble, cette implémentation est solide pour les tâches fondamentales mais pourrait être améliorée sur la documentation orientée utilisateur et les fonctions avancées du protocole.

Score MCP

Note globale : 6/10

MCP-PIF est une excellente base pour la gestion d’espace de travail et le raisonnement avec MCP, avec un code clair et une installation simple, mais manque de définitions détaillées de prompts et de ressources ainsi que de documentation sur les fonctionnalités avancées du protocole MCP.