Serveur MCP Pinner

Que fait le serveur MCP “Pinner” ?

Le serveur MCP Pinner est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour aider les développeurs à épingler des dépendances tierces—spécifiquement les images Docker de base et les GitHub Actions—sur leurs digests immuables. En s’assurant que les dépendances sont référencées par une version exacte et inchangeable, Pinner aide à renforcer la sécurité de la chaîne d’approvisionnement et la reproductibilité dans les projets logiciels. Ce serveur agit comme un pont entre les assistants IA et les systèmes externes, permettant des workflows automatisés pour les tâches de gestion des dépendances comme la résolution, la mise à jour ou l’application de versions épinglées. Pinner MCP est particulièrement utile dans les environnements nécessitant un contrôle strict des dépendances, soutenant la fiabilité logicielle et les bonnes pratiques de développement.

Liste des prompts

• Épingler les GitHub Actions sur leur hash de commit
  Utilisez ce modèle de prompt pour convertir automatiquement les références de workflow GitHub Actions en leurs hash de commit spécifiques.
• Épingler les images de base de conteneur sur des digests
  Ce prompt garantit que les images Docker de base sont référencées en utilisant leurs digests immuables plutôt que des tags.
• Mettre à jour les versions épinglées des images de base de conteneur
  Un prompt de workflow pour mettre à jour les images Docker de base vers leurs derniers digests lorsque c’est approprié.

Liste des ressources

Aucune primitive de ressource explicite n’est détaillée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucune définition d’outil directe trouvée dans le code ou la documentation disponible.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Appliquer des dépendances immuables
  Mettez à jour automatiquement les configurations CI/CD pour utiliser des digests immuables pour les images Docker et les GitHub Actions, réduisant le risque d’attaques sur la chaîne d’approvisionnement.
• Épinglage automatisé des dépendances
  Simplifiez les revues et merges de code en veillant à ce que toutes les actions et images tierces soient épinglées, améliorant la reproductibilité.
• Conformité continue
  Intégrez-vous aux workflows de développement pour auditer et mettre à jour régulièrement les épinglages de dépendances, aidant les équipes à maintenir la conformité avec les politiques de sécurité internes ou externes.
• Maintenance collaborative du code
  Permettez aux assistants IA d’accompagner les développeurs en suggérant ou appliquant les bonnes pratiques d’épinglage à travers les dépôts.
• Renforcement de la sécurité pour DevOps
  Réduisez la dérive et les mises à jour involontaires dans les environnements de build en contrôlant strictement les versions des dépendances.

Comment le configurer

Windsurf

Aucun détail explicite de configuration Windsurf fourni.

Claude

Aucun détail explicite de configuration Claude fourni.

Cursor

1. Assurez-vous que Docker est installé et que vous pouvez exécuter des conteneurs.
2. Ouvrez (ou créez) .cursor/mcp.json dans votre projet.
3. Ajoutez l’extrait JSON suivant pour définir le serveur MCP Pinner :

   {
     "mcpServers": {
       "pinner-mcp-stdio-server": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Activez le serveur MCP dans les paramètres de Cursor.
5. Enregistrez la configuration et redémarrez Cursor si nécessaire.

Sécurisation des clés API

Aucune exigence de clé API n’est spécifiée pour Pinner MCP. Si nécessaire, vous utiliseriez généralement une section env pour transmettre les variables d’environnement. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "pinner-mcp-stdio-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/safedep/pinner-mcp:latest"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${env:PINNER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

Aucun détail explicite de configuration Cline fourni.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

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

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de changer “MCP-name” par le nom réel de votre serveur MCP (par exemple, “pinner-mcp”) et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur MCP Pinner propose un workflow clair et pertinent pour l’épinglage des dépendances mais manque de documentation détaillée sur ses ressources, outils et fonctionnalités MCP avancées. Son README solide et son focus sur des cas d’utilisation pratiques sont des atouts, mais il pourrait bénéficier de détails plus riches au niveau du protocole et d’une documentation de support multiplateforme plus large.

Score MCP

Note :
Je donnerais à ce serveur MCP la note de 4/10 pour l’exhaustivité du protocole. Il fournit un objectif clair et une utilisation pour l’épinglage des dépendances, mais il manque de documentation et d’implémentation explicite des ressources MCP, des outils et des fonctionnalités avancées comme les roots ou le sampling. Il est pratique et open source, mais n’est pas entièrement documenté en tant qu’implémentation générique de serveur MCP.