Integrazione del Server ModelContextProtocol (MCP)

Cosa fa il server MCP “ModelContextProtocol”?

Il Server ModelContextProtocol (MCP) è progettato come un ponte per collegare gli assistenti AI a una varietà di fonti dati esterne, API e servizi. Implementando il Model Context Protocol, questo server consente ai client AI di estendere le proprie capacità—eseguendo operazioni come interrogare database, gestire file e interagire con API o altri sistemi esterni. Questa integrazione semplifica il workflow di sviluppo permettendo ai modelli linguistici di accedere, recuperare e agire su dati contestuali in tempo reale, migliorando pertinenza ed efficacia delle loro risposte. Il Server MCP consente agli sviluppatori di standardizzare le interazioni con gli LLM, automatizzare workflow complessi e abilitare nuovi casi d’uso per agenti intelligenti.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è elencato nei file del repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nella sezione repository fornita.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento esplicito è definito in server.py o nei file repository visibili all’URL fornito.

Casi d’uso di questo server MCP

Nessun caso d’uso specifico è dettagliato nella sezione repository fornita.

Come configurarlo

Windsurf

1. Installa Node.js se non è già presente.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Server MCP ModelContextProtocol utilizzando il seguente snippet JSON:

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione nella dashboard di Windsurf.

Claude

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Modifica il file di configurazione di Claude.
3. Configura il server MCP come segue:

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma che il server sia attivo.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Accedi al pannello di configurazione di Cursor.
3. Inserisci la configurazione del server MCP:

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Verifica che il server MCP compaia nell’elenco integrazioni.

Cline

1. Verifica l’installazione di Node.js.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il server MCP ModelContextProtocol:

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cline.
5. Assicurati che il server MCP sia in esecuzione.

Protezione delle chiavi API

• Utilizza variabili d’ambiente per tutte le chiavi o credenziali sensibili.
• Esempio:

  "mcpServers": {
    "modelcontextprotocol": {
      "command": "npx",
      "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
  

Come usare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “modelcontextprotocol” con il nome reale del tuo MCP server e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base al riepilogo sopra, il Server MCP ModelContextProtocol fornisce informazioni di base su installazione e integrazione ma manca di dettagli su prompt, risorse, strumenti e supporto sampling. È probabilmente in fase iniziale o solo parzialmente documentato per l’uso pubblico.

La nostra opinione

Questo server MCP ottiene un punteggio basso sulla completezza della documentazione, poiché sono presenti solo istruzioni di setup e informazioni generali. Può essere utile come punto di partenza, ma servirebbero maggiori dettagli per un utilizzo out-of-the-box.

MCP Score

Valutazione complessiva: 2/10 (le istruzioni di setup sono presenti, ma mancano dettagli su prompt, risorse, strumenti e casi d’uso).