Serveur MCP PubNub

À quoi sert le serveur “PubNub” MCP ?

Le serveur PubNub MCP (Model Context Protocol) est conçu pour relier les assistants IA et les environnements de développement avec des capacités de communication en temps réel et des sources de données externes. En s’appuyant sur l’infrastructure de messagerie fiable de PubNub, ce serveur MCP permet une intégration transparente avec des APIs, des bases de données et diverses ressources, enrichissant ainsi le flux de développement. Il facilite des tâches telles que l’abonnement à des canaux de messagerie, la gestion de fichiers, le déclenchement d’appels API et la fourniture de flux de données en temps réel, le tout via un protocole standardisé. Le serveur MCP PubNub est compatible avec des plateformes comme Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code et OpenAI Codex, ce qui facilite pour les développeurs l’amélioration de leurs tâches de codage, le débogage et la collaboration en connectant leurs outils à des données et actions contextuelles en direct.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’a été listée dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucune liste explicite d’outils n’a pu être confirmée à partir des fichiers disponibles (par exemple, aucun fichier server.py ou équivalent n’est présent dans le dépôt).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Intégration de messagerie en temps réel
  Connectez votre environnement de développement ou votre agent IA à des canaux PubNub, permettant une communication et une collaboration en temps réel entre membres d’équipe ou bots.

• Interaction API
  Facilitez les appels API automatisés ou la récupération de données via le serveur MCP, permettant aux assistants IA de déclencher des workflows propulsés par PubNub directement dans les éditeurs compatibles.

• Streaming de données contextuelles
  Diffusez des données contextuelles (telles que modifications de code, notifications ou alertes) dans votre IDE ou assistant IA, améliorant la réactivité des développeurs.

• Collaboration sur des plateformes de codage
  Utilisez le serveur MCP PubNub pour prendre en charge les revues de code en direct, le feedback instantané et les sessions partagées sur des outils comme Cursor ou Claude Code.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre système.
2. Installez le paquet :

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Modifiez ou créez le fichier de configuration de Windsurf.
4. Ajoutez le serveur MCP PubNub à l’aide de ce bloc JSON dans la section mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur apparaît dans la liste des intégrations MCP.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les informations sensibles :

{
  "mcpServers": {
    "pubnub-mcp": {
      "command": "pubnub-mcp-server",
      "env": {
        "PUBNUB_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${PUBNUB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js.
2. Installez le paquet PubNub MCP Server :

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
4. Ajoutez la configuration du serveur :

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server"
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez Claude et vérifiez la présence du serveur MCP dans les intégrations.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est disponible.
2. Installez le serveur MCP :

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Modifiez la configuration mcpServers de Cursor :

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Installez Node.js.
2. Installez le serveur PubNub MCP globalement :

   npm install -g @pubnub/mcp-server@latest
   

3. Ajoutez la configuration du serveur MCP à Cline :

   {
     "mcpServers": {
       "pubnub-mcp": {
         "command": "pubnub-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cline et vérifiez l’intégration MCP.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “pubnub-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations trouvées, le serveur PubNub MCP fournit une implémentation MCP basique mais ne dispose pas de documentation détaillée sur les prompts, ressources et outils. Il propose des instructions génériques d’installation et prend en charge la gestion sécurisée des clés API, mais ne confirme pas les fonctionnalités MCP avancées comme les roots ou le sampling.

Notre avis

Le dépôt du serveur MCP PubNub est fonctionnel pour connecter PubNub à des clients compatibles MCP et fournit les instructions essentielles d’installation. Cependant, l’absence de documentation détaillée sur les modèles de prompt, les ressources et les outils explicitement exposés limite son utilisabilité immédiate pour des workflows avancés. Son statut open source et la compatibilité multiplateforme sont des atouts, mais l’absence de sampling, de roots et de documentation riche signifie qu’il convient surtout aux utilisateurs déjà familiers avec PubNub ou MCP.

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