Intégration du serveur Unleash MCP

Que fait le serveur “Unleash” MCP ?

Le serveur Unleash MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui connecte les assistants IA et les applications LLM au système de Feature Toggle Unleash. Il agit comme un pont, permettant aux clients IA d’interroger le statut des feature flags, de lister les projets et de gérer les feature flags directement depuis Unleash via des interfaces MCP standardisées. Cette intégration permet aux développeurs d’automatiser la gestion des fonctionnalités, d’exposer les données de feature flags aux agents IA pour des prises de décision éclairées et de fluidifier les workflows reposant sur le basculement dynamique des fonctionnalités dans les systèmes logiciels. En fournissant des outils et ressources interagissant avec Unleash, le serveur permet aux applications pilotées par l’IA d’améliorer les pipelines de développement, d’effectuer des vérifications automatisées et de participer aux opérations de gestion des fonctionnalités.

Liste des prompts

• flag-check : Un modèle de prompt pour vérifier le statut d’un seul feature flag dans Unleash.

Liste des ressources

• flags : Expose les données des feature flags en tant que ressource MCP, permettant aux clients de lire et d’utiliser ces informations comme contexte.
• projects : Permet aux clients d’accéder et de lister tous les projets configurés dans le système Unleash.

Liste des outils

• get-flag : Un outil qui récupère le statut d’un feature flag spécifié depuis Unleash.
• get-projects : Un outil qui liste tous les projets disponibles depuis le serveur Unleash.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Surveillance des feature flags : Permet aux agents IA de vérifier par programmation le statut des feature flags, favorisant la prise de décision dynamique dans les workflows et les scénarios de tests automatisés.
• Gestion automatisée des fonctionnalités : Utilisez l’IA pour créer, mettre à jour ou gérer les feature flags selon des signaux contextuels ou des besoins de déploiement.
• Découverte de projets : Listez et explorez facilement les projets disponibles dans Unleash pour faciliter l’intégration et l’onboarding des équipes.
• Exposition contextuelle des flags pour les LLM : Exposez les informations des feature flags comme contexte aux modèles de langage pour des réponses plus nuancées et une meilleure connaissance opérationnelle.
• Intégration au déploiement continu : Automatisez l’activation/désactivation des feature flags et la gestion de projets dans des pipelines CI/CD, augmentant l’agilité et réduisant l’intervention manuelle.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (v18+) est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Unleash MCP à l’objet mcpServers en utilisant le snippet JSON suivant :

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur Unleash MCP fonctionne dans le tableau de bord Windsurf.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour stocker les informations sensibles :

{
  "mcpServers": {
    "unleash-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"],
      "env": {
        "UNLEASH_API_KEY": "${UNLEASH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiUrl": "https://unleash.example.com/api"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js (v18+) si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez Unleash MCP à la section mcpServers :

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude.
5. Confirmez la bonne intégration via le menu des outils de Claude.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js (v18+) est installé.
2. Trouvez et modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Insérez la configuration suivante du serveur MCP :

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez le statut du serveur MCP dans Cursor.

Cline

1. Vérifiez que Node.js (v18+) est disponible.
2. Accédez au fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez les détails du serveur Unleash MCP comme suit :

   "mcpServers": {
     "unleash-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@cuongtl1992/unleash-mcp@latest"]
     }
   }
   

4. Redémarrez Cline après avoir enregistré.
5. Validez le bon fonctionnement du serveur Unleash MCP.

Comment utiliser ce MCP dans les 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 reliez-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 au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer "unleash-mcp" par le vrai nom de votre serveur MCP et à adapter l’URL en conséquence.

Aperçu

Notre avis

Le serveur Unleash MCP offre une intégration claire et ciblée pour la gestion des feature flags dans les workflows LLM. Le dépôt couvre tous les primitifs MCP essentiels, propose des instructions de configuration pratiques et adopte de bonnes pratiques de sécurité. Cependant, les fonctionnalités MCP avancées comme le sampling et les roots ne sont pas explicitement documentées. Dans l’ensemble, il s’agit d’un serveur MCP solide et spécialisé offrant une vraie valeur ajoutée aux développeurs.

Score MCP