Serveur MCP tsuki_mcp_filesystem_server

Que fait le serveur MCP “tsuki_mcp_filesystem_server” ?

Le tsuki_mcp_filesystem_server est un serveur personnalisé compatible avec le Model Context Protocol (MCP) conçu pour faciliter la recherche et l’ouverture de fichiers sur le système de fichiers local. Conçu pour une intégration avec l’Agent SDK d’OpenAI, il expose les ressources du système de fichiers via le MCP, permettant aux assistants et agents IA d’interroger, de lister et d’accéder aux fichiers d’un répertoire défini sur la machine hôte. Les fonctionnalités clés incluent la détection automatique du type MIME et une configuration flexible via les variables d’environnement. En prenant en charge la méthode resources/list, ce serveur facilite les workflows de développement nécessitant une découverte ou une gestion programmatique des fichiers, permettant aux outils alimentés par l’IA d’interagir avec les fichiers locaux de manière standardisée et sécurisée.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des Ressources

• Ressource Système de Fichiers
  Fournit un accès aux fichiers du système local, permettant aux clients de rechercher et lister les fichiers d’un répertoire défini.
• resources/list
  Un endpoint qui récupère la liste des fichiers dans le répertoire cible, les exposant comme ressources pour les clients IA.

Liste des Outils

• resources/list
  Outil permettant de lister les fichiers du répertoire local configuré, les rendant disponibles pour d’autres actions par les clients.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte de fichiers locaux
  Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour découvrir et lister de façon programmatique les fichiers d’un répertoire cible, facilitant les tâches de gestion de fichiers.
• Contexte de fichiers pour les LLMs
  Permet aux modèles de langage et agents IA de récupérer la liste des fichiers locaux, utilisable comme contexte pour des tâches d’analyse de code ou de documentation.
• Intégration à l’Agent SDK
  Fonctionne parfaitement avec l’Agent SDK d’OpenAI, permettant aux agents d’utiliser la recherche de fichiers dans des flux d’automatisation plus larges.
• Détection automatisée du type MIME
  Détecte automatiquement le type MIME des fichiers, utile pour filtrer ou traiter les fichiers selon leur type.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis :
   Assurez-vous que Python et pip sont installés.
2. Cloner le dépôt :
   git clone https://github.com/yuutotsuki/tsuki_mcp_filesystem_server.git
3. Installer les dépendances :
   pip install -r requirements.txt
4. Configurer l’environnement :
   Copiez .env.example vers .env puis éditez ROOT_PATH, HOST, PORT et LOG_LEVEL.
5. Enregistrer dans Windsurf :
   Ajoutez les informations du serveur à la configuration MCP de Windsurf.

Exemple JSON :

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Sécurisation des clés API :

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/chemin/vers/votre/répertoire/de/recherche"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Prérequis :
   Installez Python et les dépendances comme ci-dessus.
2. Configurer l’environnement :
   Modifiez .env avec votre répertoire.
3. Intégration avec Claude :
   Ajoutez la configuration du serveur MCP dans vos paramètres Claude.
4. Lancer le serveur :
   python main.py
5. Vérifier la connexion :
   Assurez-vous que Claude voit le serveur MCP.

Exemple JSON :

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Sécurisation des clés API :

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/chemin/vers/votre/répertoire/de/recherche"
  },
  "inputs": {}
}

Cursor

1. Cloner et installer :
   Clonez le dépôt et installez les dépendances nécessaires.
2. Configurer l’environnement :
   Copiez et éditez .env.
3. Configurer Cursor :
   Ajoutez le serveur MCP à la configuration de Cursor.
4. Lancer le serveur :
   python main.py
5. Redémarrer Cursor et vérifier :
   Confirmez que le MCP est reconnu.

Exemple JSON :

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Sécurisation des clés API :

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/chemin/vers/votre/répertoire/de/recherche"
  },
  "inputs": {}
}

Cline

1. Installer les dépendances :
   Comme ci-dessus.
2. Configurer .env :
   Définissez ROOT_PATH, HOST et PORT.
3. Ajouter à Cline :
   Enregistrez le serveur MCP dans la configuration de Cline.
4. Lancer le serveur :
   python main.py
5. Vérifier le fonctionnement :
   Vérifiez la visibilité du serveur MCP.

Exemple JSON :

{
  "mcpServers": {
    "tsuki_mcp_filesystem": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

Sécurisation des clés API :

{
  "env": {
    "ROOT_PATH": "/chemin/vers/votre/répertoire/de/recherche"
  },
  "inputs": {}
}

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation de MCP avec FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "tsuki_mcp_filesystem": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “tsuki_mcp_filesystem” 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 présentes, tsuki_mcp_filesystem_server est un serveur MCP minimaliste mais ciblé pour la recherche locale dans le système de fichiers. Il propose des fonctionnalités essentielles et une configuration claire, mais n’inclut pas de primitives MCP avancées comme les prompts, roots ou le sampling. Son utilité est élevée pour des cas d’usage spécialisés, mais des applications plus larges nécessiteraient davantage de fonctionnalités.

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