Cronlytic MCP Server

Cosa fa il server “Cronlytic” MCP?

Il Cronlytic MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) completo progettato per integrarsi con l’API Cronlytic, consentendo ad agenti AI e applicazioni potenziate da LLM di interagire senza soluzione di continuità con l’infrastruttura serverless dei cron job. Fornisce un ponte affinché i large language model possano eseguire operazioni CRUD—creazione, lettura, aggiornamento ed eliminazione—sui cron job, oltre a compiti avanzati come mettere in pausa, riprendere e monitorare l’esecuzione dei job. Il server supporta anche l’accesso ai log e il recupero delle metriche di performance, migliorando l’osservabilità e l’automazione. Esposte queste funzionalità tramite interfacce MCP standardizzate, Cronlytic MCP Server semplifica l’automazione dei workflow per gli sviluppatori, permettendo l’interazione diretta con le risorse Cronlytic tramite richieste in linguaggio naturale o programmatiche all’interno degli ambienti di sviluppo AI.

Elenco dei Prompt

• Sono disponibili 18 prompt completi per assistenza guidata e standardizzazione dei workflow (i template specifici sono referenziati, ma non elencati nel repository).

Elenco delle Risorse

• Risorse dinamiche dei job: permette agli LLM di accedere e gestire definizioni e metadati dei cron job.
• Template cron: fornisce template di pianificazione riutilizzabili per accelerare la configurazione dei job.
• Log di esecuzione: espone i log delle esecuzioni dei job, utili per il debug e il monitoraggio.
• Metriche di performance: rende accessibili dati sulle performance dei job e sulla salute del sistema per l’analisi.

Elenco degli Strumenti

• Health Check: verifica la connettività del server e dell’API.
• Crea Job: registra un nuovo cron job.
• Leggi Job: recupera i dettagli di un job.
• Aggiorna Job: modifica i parametri di un cron job esistente.
• Elimina Job: rimuove un cron job.
• Metti in Pausa Job: sospende temporaneamente l’esecuzione di un job.
• Riprendi Job: riavvia l’esecuzione di un job messo in pausa.
• Lista Job: elenca tutti i job dell’account.
• Ottieni Log: recupera i log di esecuzione per un job specifico.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione Automatica dei Cron Job: gli sviluppatori possono creare, modificare ed eliminare cron job serverless direttamente dai loro strumenti LLM, riducendo l’uso manuale della dashboard.
• Monitoraggio e Troubleshooting: gli LLM possono recuperare log di esecuzione e metriche di performance, facilitando il debug rapido e i controlli di salute del sistema.
• Operazioni di Massa sui Job: usa agenti AI per elencare, mettere in pausa o riprendere più job in modo programmatico, semplificando la manutenzione e le operazioni.
• Pianificazione Basata su Template: sfrutta i template cron come risorse riutilizzabili, accelerando l’onboarding e la coerenza tra i team.
• Automazione Sicurezza e Audit: integra con flussi automatizzati per audit periodici delle configurazioni dei job e rilevamento di anomalie.

Come configurarlo

Windsurf

1. Verifica che Python 3.8+ sia installato e che Cronlytic MCP Server sia in esecuzione.
2. Apri la configurazione di Windsurf (ad esempio, ~/.windsurf/config.json).
3. Aggiungi il Cronlytic MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia accessibile.

Claude

1. Assicurati che Python 3.8+ sia installato e che Cronlytic MCP Server sia operativo.
2. Apri la configurazione di integrazione di Claude (ad esempio, ~/.claude/config.json).
3. Inserisci quanto segue:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma l’integrazione eseguendo un prompt di controllo salute.

Cursor

1. Conferma la disponibilità di Python 3.8+ e di Cronlytic MCP Server.
2. Modifica la configurazione di Cursor (ad esempio, ~/.cursor/config.json).
3. Aggiungi:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Testa con un prompt di elenco job semplice.

Cline

1. Valida la configurazione di Python 3.8+ e Cronlytic MCP Server.
2. Individua la configurazione di Cline (ad esempio, ~/.cline/config.json).
3. Inserisci:

   {
     "mcpServers": {
       "cronlytic": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cronlytic_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cline.
5. Esegui un controllo stato job per verificare.

Mettere al sicuro le API Key con Variabili di Ambiente Conserva API key e user ID in modo sicuro:

{
  "env": {
    "CRONLYTIC_API_KEY": "your_api_key_here",
    "CRONLYTIC_USER_ID": "your_user_id_here"
  },
  "inputs": {
    "base_url": "https://api.cronlytic.com/prog"
  }
}

In alternativa, usa un file di configurazione come descritto nel repository.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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 MCP server usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Assicurati di sostituire "cronlytic" e l’URL con il nome reale e l’indirizzo del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Il Cronlytic MCP Server è ben documentato e pronto per la produzione, con funzionalità complete per la gestione serverless dei cron job. Copre tutte le principali funzionalità MCP tranne il supporto esplicito a sampling e roots. Copertura di prompt e strumenti molto buona, ma il coinvolgimento della community open-source è basso.

MCP Score

Valutazione:
Sulla base delle tabelle sopra, valuterei questo MCP server 7/10: pronto per la produzione, ricco di funzionalità e ben documentato, ma privo di info su sampling/roots, trazione open source e licenza esplicita.