
Serveur Model Context Protocol (MCP)
Le serveur Model Context Protocol (MCP) fait le lien entre les assistants IA et des sources de données externes, des API et des services, permettant une intégra...
Le serveur Riza MCP rend possible l’exécution de code sécurisée et automatisée ainsi que la gestion des outils pour les agents IA et les développeurs, directement au sein des workflows FlowHunt.
Le serveur Riza MCP sert de passerelle entre les assistants IA et l’environnement d’interpréteur de code isolé de la plateforme Riza. En implémentant le Model Context Protocol (MCP), le serveur Riza MCP expose l’API Riza sous forme d’outils faciles à utiliser, permettant aux agents IA et aux développeurs d’effectuer de manière sécurisée et programmatique des exécutions de code avancées, de la gestion d’outils et de l’automatisation de workflows. Cette interface pilotée par protocole permet aux LLMs (Large Language Models) d’interagir avec Riza pour des tâches telles que l’écriture, l’édition, l’exécution et la liste d’outils de code personnalisés, ainsi que l’exécution de code arbitraire dans un environnement isolé (sandbox). L’intégration améliore les workflows de développement en automatisant les tâches de codage répétitives, en assurant une exécution sécurisée et en permettant la création et la gestion d’outils directement depuis l’interface IA.
Aucune information sur des modèles de prompts n’est présente dans le dépôt.
Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"riza-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@riza-io/riza-mcp"
],
"env": {
"RIZA_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"riza-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@riza-io/riza-mcp"
],
"env": {
"RIZA_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"riza-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@riza-io/riza-mcp"
],
"env": {
"RIZA_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"riza-server": {
"command": "npx",
"args": [
"@riza-io/riza-mcp"
],
"env": {
"RIZA_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
"env": {
"RIZA_API_KEY": "your-api-key"
}
Utilisation du 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 de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :
{
"riza-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA est désormais capable d’utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “riza-server” par le vrai nom de votre serveur MCP et de renseigner votre propre URL de serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | Description trouvée dans le README |
Liste des prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt documenté |
Liste des ressources | ⛔ | Aucune ressource MCP explicite listée |
Liste des outils | ✅ | Six outils décrits dans le README |
Sécurisation des clés API | ✅ | Utilisation des variables d’environnement documentée |
Support de l’échantillonnage (moins important) | ⛔ | Aucune mention du support d’échantillonnage |
| Support des roots : ⛔ Aucune mention trouvée |
D’après les informations disponibles, le serveur Riza MCP expose un ensemble clair d’outils et propose une bonne documentation de configuration, mais n’inclut ni modèles de prompts explicites, ni définitions de ressources, ni référence aux roots ou à l’échantillonnage. Sa documentation est minimale mais fonctionnelle.
Riza MCP est une implémentation de serveur MCP simple et axée sur l’exécution de code, idéale pour l’automatisation sécurisée et la gestion d’outils dans des pipelines de développement. Cependant, il manque de profondeur concernant la documentation sur les prompts, les ressources, les roots et l’échantillonnage, ce qui peut limiter sa flexibilité pour des cas d’usage MCP plus larges. Globalement, il s’agit d’un serveur spécialisé et robuste pour son domaine, mais il pourrait bénéficier d’une documentation MCP plus complète et d’un support fonctionnel élargi.
Dispose d’une LICENCE | ⛔ (Aucun fichier LICENSE présent) |
---|---|
Au moins un outil présent | ✅ |
Nombre de forks | 5 |
Nombre d’étoiles | 10 |
Le serveur Riza MCP expose l’interpréteur de code Riza via le Model Context Protocol, permettant l’exécution sécurisée du code, la gestion des outils et l’automatisation des workflows pour les agents IA et les développeurs.
Il fournit des outils pour créer, récupérer, exécuter, éditer et lister des outils de code, ainsi que pour exécuter du code arbitraire dans un environnement isolé et sécurisé.
Installez Node.js, récupérez une clé API Riza, puis ajoutez la configuration du serveur Riza MCP dans les paramètres de votre outil comme indiqué dans la documentation pour Windsurf, Claude, Cursor ou Cline.
Tout le code est exécuté dans un environnement isolé (sandbox), et les clés API sont gérées via des variables d’environnement pour éviter tout accès non autorisé.
Oui. Ajoutez le composant MCP à votre workflow FlowHunt, configurez le serveur dans la configuration système MCP, et votre agent IA aura accès à toutes les fonctionnalités de Riza MCP.
Automatisez vos workflows de codage de manière sécurisée et efficace avec le serveur Riza MCP—idéal pour les développeurs et les agents alimentés par l’IA.
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