Hashing MCP Server

Cosa fa il server “Hashing” MCP?

L’Hashing MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per il calcolo di hash crittografici, specificamente MD5 e SHA-256. Esponendo queste funzionalità di hashing come strumenti, permette ad assistenti AI e ambienti di sviluppo basati su LLM (come Claude Desktop e VSCode) di gestire richieste crittografiche in modo efficiente. Il server semplifica le attività che richiedono una generazione rapida di hash, essenziale per verificare l’integrità dei dati, proteggere i contenuti e supportare workflow che coinvolgono operazioni crittografiche. L’integrazione con client MCP consente a sviluppatori e agenti AI di richiedere e ricevere calcoli hash senza soluzione di continuità, semplificando i flussi di lavoro che dipendono dalla crittografia.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione trovata riguardo template di prompt nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorse MCP trovata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• calculate_md5: Calcola l’hash MD5 di un dato input testuale, permettendo una rapida verifica e fingerprinting dei contenuti.
• calculate_sha256: Calcola l’hash SHA-256 di un dato input testuale, utile per requisiti di hash più sicuri in workflow crittografici moderni.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Verifica dell’Integrità dei File: Gli sviluppatori possono generare e confrontare rapidamente gli hash per verificare l’integrità di un file o rilevare manomissioni.
• Dimostrazione di Hash delle Password: Utile a scopo didattico, per mostrare come le password in chiaro vengono trasformate in hash.
• Deduplicazione dei Dati: Identifica file o contenuti duplicati confrontando i relativi hash direttamente all’interno di ambienti di sviluppo potenziati dall’AI.
• Validazione delle Risposte API: Automatizza il processo di hashing e validazione dei payload API o degli scambi di dati nei workflow di sviluppo.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Docker sia installato e in esecuzione, oppure che Python 3.13+ con venv/uv sia disponibile.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il server Hashing MCP alla sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo controllando le integrazioni MCP del client.

Claude

1. Installa Docker o Python 3.13+.
2. Apri la configurazione di Claude Desktop o del client supportato.
3. Aggiungi il server Hashing MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Claude Desktop.
5. Conferma che gli strumenti di hashing compaiano nell’interfaccia dell’assistente AI.

Cursor

1. Prerequisito: Python 3.13+ o Docker installato.
2. Accedi al file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci il blocco MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Prova i calcoli hash all’interno di Cursor.

Cline

1. Assicurati che Docker o Python 3.13+ sia disponibile.
2. Modifica la configurazione MCP server di Cline.
3. Registra il server Hashing MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hashing-mcp-server": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "7090:7090", "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Cline.
5. Controlla la disponibilità del server nella lista strumenti di Cline.

Esempio di Sicurezza con Chiavi API:
Anche se questo server non richiede chiavi API, se desideri aggiungerne una, utilizza:

{
  "env": {
    "HASHING_MCP_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Sostituisci HASHING_MCP_API_KEY con la tua variabile come richiesto.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo dell’MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP 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 server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “hashing-mcp-server” con il nome effettivo del tuo MCP server e di sostituire l’URL.

Panoramica

La nostra opinione

Questo server MCP è molto focalizzato e semplice, offrendo strumenti di hashing di base ma preziosi. La documentazione è chiara, ma mancano funzionalità avanzate come template di prompt o risorse MCP esplicite. L’assenza di stelle e fork suggerisce che è in fase iniziale, ma la presenza di una licenza e del supporto Docker/PyPI è positiva. Valutazione: 5/10 per chiarezza e utilità, ma ambito e adozione limitati.

MCP Score